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Redis Iris

Redis para IA

Redis for AI Hero
Desenvolva apps de IA com velocidade, memória e precisão

O Redis para IA é nosso pacote integrado de funcionalidades e serviços desenvolvido para colocar seus apps de IA generativa em produção mais rapidamente, com o banco de dados vetorial mais rápido do mundo, integrações robustas e escala global.

Teste você mesmoLeia nossos DOCs sobre IA
Redis for AI Hero
Improve RAG & search with the world’s fastest vector database

Melhore RAG e busca com o banco de dados vetorial mais rápido do mundo

Tenha respostas mais precisas usando geração aumentada por recuperação (RAG), consiga as respostas mais rápidas do mercado e trabalhe com os principais parceiros do ecossistema como LangChain e LlamaIndex.

Veja nossos benchmarks
Personalize AI responses with long-term memory

Personalize respostas de IA com memória de longo prazo

LLMs não mantêm histórico recente, o que pode causar interações estranhas. Armazenamos todas as interações anteriores entre um LLM e um usuário para entregar experiências personalizadas de IA generativa.

Saiba mais
Short-term memory for faster
AI agents

Memória de curto prazo para agentes de IA mais rápidos

Conforme os sistemas de IA generativa ficam mais complexos, eles usam múltiplos agentes, recuperações de dados e chamadas para LLM para completar tarefas. Cada etapa adiciona latência. Tornamos os agentes mais rápidos, para que você tenha apps de maior performance.

Desenvolva agentes de IA com LangGraph
Reduce redundant LLM calls with semantic caching

Reduza chamadas redundantes para a LLM com cache semântico

Armazene o significado semântico de chamadas frequentes para LLMs para que apps possam responder perguntas comuns mais rapidamente e reduzir custos de inferência de LLM.

Experimente o LangCache
Choose the right tool with semantic routing

Escolha a ferramenta certa com roteamento semântico

Roteie consultas baseadas no significado para fornecer resultados precisos e direcionados por intenção para chatbots, bases de conhecimento e agentes. O roteamento semântico classifica requisições através de múltiplas ferramentas para encontrar rapidamente as respostas mais relevantes.

See how it works
Faster predictions with ML 
feature store

Predições mais rápidas com feature store de ML

Armazenamos features de ML para recuperação rápida de dados e alimentar predições em tempo real. Nosso feature store se conecta perfeitamente com feature stores offline como Tecton e Feast na escala que as empresas precisam para decisões instantâneas ao redor do mundo.

Saiba mais

Empresas que confiam no Redis para IA

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Redis
Built on Redis

Desenvolvido no Redis

Use o Redis que você já conhece e ama. Sem contratos adicionais ou revisões de segurança.

Experimente Redis gratuitamente
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Conecta ao ecossistema de IA generativa

Integre com as principais ferramentas de IA generativa para construir do seu jeito.

Veja nossas integrações
Code

Bibliotecas pré-construídas

Não comece do zero. O RedisVL automatiza funcionalidades centrais para você.

Saiba mais
Built for speed

Velocidade que é benchmark

Você nos conhece pela velocidade. Agora somos os mais rápidos para IA generativa também.

Veja nossos benchmarks
Ecosystem

Notebooks de exemplo

Explore nossos casos de uso com integrações do ecossistema para começar a construir mais rápido.

Clone nosso repositório dev
Geospatial Data

Escala mundial

As maiores empresas do mundo nos usam para construir apps mais inteligentes e rápidos.

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Faça uma reunião com um especialista Redis e comece a usar o Redis para IA hoje mesmo.

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Perguntas frequentes

Por que usar Redis em vez de bancos de dados tradicionais para IA?

Bancos de dados tradicionais frequentemente introduzem latência devido ao armazenamento baseado em disco e indexação complexa. O Redis, sendo em memória, reduz drasticamente os tempos de consulta e suporta apps de IA em tempo real ao lidar eficientemente com buscas, cache de resultados e manter performance em escala.

Como o Redis se compara a bancos de dados vetoriais especializados para IA?

Diferente de bancos de dados vetoriais dedicados, o Redis oferece capacidades multi-modais—lidando com busca vetorial, cache em tempo real, armazenamento de features e mensagens pub/sub em um único sistema. Isso elimina a necessidade de múltiplas ferramentas, reduzindo complexidade e custo.

Quais métodos de indexação o Redis usa para busca vetorial?

O Redis suporta HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca rápida de vizinhos mais próximos aproximados (ANN) e indexação Flat para busca exata. Essa flexibilidade permite que aplicações de IA equilibrem velocidade e precisão baseadas em suas necessidades.

Como o Redis garante persistência de dados para cargas de trabalho de IA?

O Redis oferece opções de persistência RDB (snapshotting) e AOF (Append-Only File), garantindo que dados relacionados à IA permaneçam disponíveis mesmo após reinicializações. O Redis on Flex ainda permite que conjuntos de dados maiores persistam de forma econômica.

Onde posso aprender mais sobre como usar Redis para IA?

Você pode ver cursos de treinamento em IA na Redis University. Nossa página de Docs para IA explica conceitos, recursos e inclui muitos tutoriais para construir apps de IA generativa como assistentes de IA com RAG e agentes de IA.