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Redis for AI

Redis para IA

Redis for AI Hero
Crea apps de IA con velocidad, memoria y precisión

Redis para IA es nuestro paquete integrado de funciones y servicios diseñado para llevar tus apps GenAI a producción más rápido, con la base de datos vectorial más rápida, integraciones robustas y escala global.

CompruébaloLee nuestra documentación de IA
Redis for AI Hero
Improve RAG & search with the world’s fastest vector database

Mejora RAG y la búsqueda con la base de datos vectorial más rápida del mundo

Obtén respuestas más precisas con la generación aumentada por recuperación (RAG), accede a las respuestas más rápidas del mercado y colabora con los principales socios del ecosistema, como LangChain y LlamaIndex.

Consulta nuestros benchmarks
Personalize AI responses with long-term memory

Personaliza las respuestas de IA con memoria a largo plazo

Los LLM no retienen el historial reciente, lo que puede dar lugar a interacciones incómodas. Nosotros almacenamos todas las interacciones previas entre un LLM y un usuario para ofrecer experiencias GenAI personalizadas.

Más información
Short-term memory for faster
AI agents

Memoria a corto plazo para agentes de IA más rápidos

A medida que los sistemas GenAI se vuelven más complejos, usan múltiples agentes, recuperaciones de datos y llamadas a LLM para completar tareas. Cada paso añade latencia. Nosotros aceleramos los agentes para que tus apps tengan un mejor rendimiento.

Crea agentes de IA con LangGraph
Reduce redundant LLM calls with semantic caching

Reduce llamadas redundantes a LLM con caché semántica

Guarda el significado semántico de las llamadas frecuentes a LLM para que las apps respondan más rápido a preguntas comunes y reduzcan los costes de inferencia.

Prueba LangCache
Choose the right tool with semantic routing

Elige la herramienta adecuada con enrutamiento semántico

Redirige las consultas según su significado para ofrecer resultados precisos y orientados a la intención en chatbots, bases de conocimiento y agentes. El enrutamiento semántico clasifica las solicitudes entre múltiples herramientas para encontrar rápidamente las respuestas más relevantes.

Mira cómo funciona
Faster predictions with ML 
feature store

Predicciones más rápidas con una feature store de ML

Almacenamos características de ML para recuperación rápida de datos y predicciones en tiempo real. Nuestra feature store se conecta fácilmente con stores offline como Tecton y Feast a la escala que necesitan las empresas para tomar decisiones instantáneas en todo el mundo.

Más información

Empresas que confían en Redis para IA

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Redis
Built on Redis

Construido sobre Redis

Usa el Redis que ya conoces y tanto te gusta. Sin contratos adicionales ni revisiones de seguridad.

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AI

Se conecta al ecosistema GenAI

Integra con las mejores herramientas GenAI para desarrollar como tú quieras.

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Code

Bibliotecas preconstruidas

No empieces desde cero. RedisVL automatiza las funciones clave por ti.

Más información
Built for speed

Velocidad probada

Nos conoces por la velocidad. Ahora también somos los más rápidos en GenAI.

Consulta nuestros benchmarks
Ecosystem

Notebooks de ejemplo

Explora nuestros casos de uso con integraciones del ecosistema para empezar a desarrollar más rápido.

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Geospatial Data

Escala global

Las mayores empresas del mundo nos usan para crear apps más inteligentes y rápidas.

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Preguntas frecuentes

¿Por qué usar Redis en lugar de bases de datos tradicionales para IA?

Las bases de datos tradicionales suelen generar latencia debido al almacenamiento en disco y la indexación compleja. Redis, al ser una base en memoria, reduce drásticamente los tiempos de consulta y permite apps de IA en tiempo real al gestionar búsquedas, cachés y rendimiento de forma eficiente y a gran escala.

¿En qué se diferencia Redis de las bases de datos vectoriales especializadas para IA?

A diferencia de las bases de datos vectoriales dedicadas, Redis ofrece capacidades multimodales: búsqueda vectorial, caché en tiempo real, almacenamiento de features y mensajería pub/sub en un solo sistema. Esto elimina la necesidad de múltiples herramientas, lo que reduce la complejidad y los costes.

¿Qué métodos de indexación usa Redis para la búsqueda vectorial?

Redis admite HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos (ANN) e indexación plana para búsquedas exactas. Esta flexibilidad permite a las apps de IA equilibrar velocidad y precisión según sus necesidades.

¿Cómo garantiza Redis la persistencia de datos para cargas de IA?

Redis ofrece opciones de persistencia RDB (snapshots) y AOF (Append Only File), lo que garantiza que los datos relacionados con IA sigan disponibles incluso tras reinicios. Redis on Flex también permite mantener conjuntos de datos más grandes de forma rentable.

¿Dónde puedo obtener más información sobre cómo usar Redis para IA?

Puedes acceder a cursos de IA en Redis University. Nuestra página de documentación sobre IA explica conceptos, ofrece recursos e incluye numerosas guías prácticas para crear apps GenAI, como asistentes con RAG y agentes de IA.