Redis 人工智能 向量数据库 RAG 检索增强生成 AI模型集成

艾体宝案例 | 使用Redis和Spring Ai构建rag应用程序

作者admin

文章介绍使用Redis和Spring AI构建基于检索增强生成（RAG）的应用程序的过程。通过整合Redis作为高性能的向量数据库和Spring社区新推出的Spring AI项目，开发者能够简化AI应用的开发。文章详细描述了使用Redis进行数据检索，结合用户查询生成响应的RAG工作流程，以及如何通过Spring Boot和Azure OpenAI创建和运行这一类型的应用。

虹科分享丨用Redis为LangChain定制AI代理——OpenGPTs

作者admin

文章介绍了LangChain的OpenGPTs项目如何利用Redis来作为其可扩展的实时数据平台。这个项目允许用户选择模型、控制数据检索，并管理数据存储的位置。Redis在OpenGPTs项目中用作存储层的实现，提供多种持久存储需求，同时还支持作为用于检索向量存储、用于存储信息和代理配置的数据库存储。Redis的多模型数据结构支持和高效处理能力为OpenGPTs项目带来了多方面的优势，显著提高了可扩展性、速度、定制性和控制能力。

【虹科分享】Redis与MySQL协同升级企业缓存

作者admin


文章 內容
 传统的MySQL数据库在处理大规模应用时已经到了瓶颈，Redis Enterprise怎样助力突破这一瓶颈？Redis Enterprise与MYSQL共同用作企业级缓存或副本数据库，会产生什么样的火花？二者联合的解决方案，如何加速应用程序，提升效率，实现可拓展性？

|

【虹科案例】DevOps 团队青睐 Redis Enterprise 的五大原因

作者admin

快速部署是保障成功的 DevOps 的关键要素。Redis Enterprise 提供了一种快速的数据库，可以帮助 DevOps 团队更高效地构建和运行应用程序。Redis 易于学习的和也非常灵活，足以涵盖各种需求，且 Redis Enterprise 的和等功能也有助于减轻运营的负担。这就是为什么 DevOps 团队都青睐于使用 Redis 的原因。