« Redis pour l'IA » et « Mise en cache sémantique pour les agents d'IA » « Redis for AI » est le dernier accélérateur lancé par @Redisinc pour le développement d'applications d'IA générale. Combinant la base de données vectorielle la plus rapide du marché, une intégration riche à l'écosystème et une évolutivité mondiale, il permet aux développeurs d'obtenir des gains considérables en termes de vitesse, d'efficacité mémoire et de précision, ce qui le rend particulièrement adapté aux projets d'IA nécessitant le traitement en temps réel de volumes massifs de données. https://t.co/3xQaxdLzMT L'équipe Redis et @DeepLearningAI ont récemment publié un cours intitulé « Mise en cache sémantique pour les agents d'IA ». https://t.co/FbfkjJb12s Fonctions et capacités principales de « Redis pour l'IA » Redis for AI offre des optimisations multicouches pour les charges de travail d'IA, couvrant l'ensemble de la chaîne, de la récupération des données au routage intelligent : • Base de données vectorielle haute performance : compatible avec la recherche RAG et sémantique, elle offre une réponse plus rapide et une précision accrue. Elle est compatible avec les outils partenaires de l’écosystème, tels que @LangChainAI et @llama_index, pour une intégration fluide. • Mécanisme de mémoire à long terme : stocke l’historique des interactions entre le LLM et l’utilisateur, permettant ainsi des réponses personnalisées. Bien que le LLM lui-même ne dispose pas de capacités de conservation du contexte, Redis permet aux chatbots ou assistants de « se souvenir » des préférences de l’utilisateur en stockant le contexte en mémoire. • Mécanisme de mémoire à court terme (SLM) : réduit la latence de récupération des données et d’appel LLM dans les systèmes multi-agents, améliorant ainsi l’efficacité d’exécution des tâches complexes. Par exemple, dans les scénarios de collaboration entre agents d’IA, il peut raccourcir considérablement le temps de réponse. • Mise en cache sémantique : capture l’essence sémantique des requêtes courantes, évite les appels répétés au LLM, réduisant ainsi les coûts d’inférence et accélérant les réponses. • Routage sémantique : distribue intelligemment les requêtes aux outils appropriés en fonction de l’intention de la requête, ce qui convient aux chatbots, aux bases de connaissances et aux agents intelligents, garantissant des résultats précis et efficaces. • Stockage des caractéristiques d'apprentissage automatique : récupération à haute vitesse des caractéristiques d'apprentissage automatique, prise en charge de la prédiction en temps réel et interface avec le stockage hors ligne tel que Tecton ou Feast pour réaliser des pipelines de données à grande échelle. • Prise en charge multimodale : traitement centralisé de la recherche vectorielle, de la mise en cache en temps réel, du stockage des fonctionnalités et de la messagerie de publication/abonnement, simplifiant la conception de l’architecture. • Indexation et persistance : utilise à la fois les stratégies d'indexation HNSW et Flat pour équilibrer vitesse et précision ; assure la disponibilité des données après redémarrage grâce aux instantanés RDB et aux journaux AOF. Scénarios d'application typiques Redis pour l'IA offre des performances exceptionnelles dans les déploiements en conditions réelles, notamment dans les domaines suivants : • Développement d'assistants IA : Amélioration de la précision des réponses grâce à RAG, adapté aux systèmes de questions-réponses d'entreprise basés sur les connaissances. • Systèmes d'agents intelligents : La mémoire à court terme facilite la collaboration multi-agents, notamment la décomposition des tâches dans les flux de travail automatisés. • Conversation personnalisée : La mémoire à long terme enregistre les interactions de l’utilisateur, créant ainsi un assistant virtuel qui « vous comprend » mieux. • Gestion des connaissances et routage : le routage sémantique optimise la reconnaissance des intentions, pilotant ainsi des moteurs de service client ou de recommandation intelligents. • Prédiction en temps réel : le stockage des caractéristiques d’apprentissage automatique permet des applications globales telles que le contrôle des risques financiers ou les recommandations de commerce électronique. Principaux avantages : Performances de pointe : Les tests de référence montrent qu’il est le plus rapide dans les opérations vectorielles GenAI, avec des performances en temps réel dépassant largement celles de ses concurrents. • Optimisation des coûts : la mise en cache sémantique réduit les appels LLM et l’architecture globale est simplifiée afin de réduire les frais généraux d’exploitation. • Évolutivité : Le déploiement global ne nécessite aucun contrat supplémentaire ni audit de sécurité, et peut être facilement mis à l'échelle grâce à l'écosystème mature de Redis. • Plateforme unifiée : Les capacités multimodales évitent le problème de fragmentation des outils dispersés et offrent une solution unique.
