Redis for AI

Redis per AI

Redis for AI Hero
Sviluppa app AI con velocità, memoria e accuratezza

Redis per AI è il nostro pacchetto integrato di funzionalità e servizi, progettato per portare le tue app GenAI in produzione più velocemente grazie al database vettoriale più rapido, integrazioni robuste e una scalabilità globale.

Redis for AI Hero
Improve RAG & search with the world’s fastest vector database

Migliora RAG e ricerca con il database vettoriale più veloce al mondo

Ottieni le risposte più accurate e veloci sul mercato usando la RAG (retrieval-augmented generation), e lavora con i migliori partner dell'ecosistema come LangChain e LlamaIndex.

Personalize AI responses with long-term memory

Personalizza le risposte dell’AI con la memoria a lungo termine

Gli LLM non conservano la cronologia recente, e questo può creare interazioni strane. Noi memorizziamo tutte le interazioni precedenti tra LLM e utente per offrire esperienze GenAI personalizzate.

Short-term memory for faster
AI agents

Memoria a breve termine per agenti AI più veloci

I sistemi GenAI più complessi usano più agenti, recuperi di dati e chiamate LLM per completare un'attività. Ogni passo aggiunge latenza. Noi rendiamo gli agenti più veloci, così tu ottieni app più performanti.

Reduce redundant LLM calls with semantic caching

Riduci le chiamate ridondanti agli LLM con il semantic caching

Memorizza il significato semantico delle chiamate frequenti agli LLM, così le app possono rispondere più velocemente alle domande comuni e ridurre i costi di inferenza degli LLM.

Choose the right tool with semantic routing

Scegli il tool giusto con il semantic routing

Indirizza le query in base al loro significato per fornire risultati precisi e basati sull'intento per chatbot, knowledge base e agenti. Il semantic routing classifica le richieste tra più tool per trovare rapidamente le risposte più pertinenti.

Faster predictions with ML 
feature store

Previsioni più veloci con il feature store per ML

Memorizziamo le feature di machine learning per un recupero dati veloce, alimentando previsioni velocissime. Il nostro feature store si collega in modo trasparente con feature store offline come Tecton e Feast, con la scalabilità necessaria alle aziende per prendere decisioni istantanee a livello globale.

Le aziende che si fidano di Redis per l'AI

LangChain
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Redis
Built on Redis

Basato su Redis

Usa il Redis che già conosci e ami. Nessun contratto aggiuntivo né revisione di sicurezza.

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Domande frequenti

Perché usare Redis invece dei database tradizionali per l'AI?

I database tradizionali spesso introducono latenza a causa dello storage su disco e di indicizzazioni complesse. Redis, essendo in-memory, riduce drasticamente i tempi di query e supporta le app AI in tempo reale gestendo in modo efficiente ricerche, caching dei risultati e mantenendo le performance su larga scala.

Come si posiziona Redis rispetto ai database vettoriali specializzati per l'AI?

A differenza dei database vettoriali dedicati, Redis offre funzionalità multimodali, gestendo vector search, caching in tempo reale, feature storage e messaggistica pub/sub in un unico sistema. Questo elimina la necessità di avere più tool, riducendo complessità e costi.

Quali metodi di indicizzazione usa Redis per la vector search?

Redis supporta HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca veloce ANN (Approximate Nearest Neighbor) e l'indicizzazione Flat per la ricerca esatta. Questa flessibilità permette alle app AI di bilanciare velocità e accuratezza in base alle necessità.

Come garantisce Redis la persistenza dei dati per i carichi di lavoro con AI?

Redis offre opzioni di persistenza RDB (snapshotting) e AOF (Append-Only File), assicurando che i dati legati all'AI restino disponibili anche dopo un riavvio. Redis on Flex permette inoltre di rendere persistenti dataset più grandi in modo economicamente vantaggioso.

Dove posso imparare a usare Redis per l'AI?

Puoi seguire i corsi di formazione sull'AI su Redis University. La nostra pagina di documentazione per l'AI spiega concetti, risorse e include molti "how-to" per creare app GenAI, come assistenti AI con RAG e agenti AI.