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企业业务一直依赖于其收集的数据，但这些数据集正在不断增长。即使需要提取的数据存储量非常庞大，Redis Enterprise 7.2也能使应用程序能以最快的速度检索和处理数据。利用自动分层技术，可以识别冷数据和热数据，并分别存储在内存和固态硬盘上，显著提升了系统响应速度，优化内存占用的同时降低硬件成本要求。

Redis Enterprise Proxy是什么？如果开发人员需要拓展业务、构建更复杂的应用程序，那么它将帮助开发人员轻松地达成这一目标，而不需要编写很多代码。

使用大型语言模型(Large Language Model, LLM)时，经常需要检索与问题相关的数据作为语境，这是为了在不微调LLM的情况下，让LLM了解您的自定义数据。向量搜索是一种很流行的数据检索策略，因为它很擅长匹配相似的数据。Redis原生支持向量相似性搜索，专为速度而设计。 

咳咳，江湖传闻，有武林盟会，相约每隔四年，擂鼓鸣金，以武会友。华夏之国，尝历事东道主，庚午年八月初四于燕京（北京）、庚寅年十月初七于楚庭（广州），数年已过，今岁，钱塘将承此盛会！此可谓是空前盛事，来赴会者约有数万之众。所谓，有朋自远方来，不亦乐乎？于是，就有了这钱塘之壮观，号称：给我一个亚运会，我要惊起整个地球。 图源杭州亚运会官网 见奥体灯光大秀者，无不感慨：上有天堂，下有苏

HK-Domo用可视化数据详解国庆假期出游形势！

由于众所周知的原因（对应用程序的运行速度、实时推理的要求不断提高，以及生成式人工智能和矢量数据库的广泛采用），Redis的发展远远超出其作为数据结构服务器（通常用于缓存）的范畴，目的是成为更好的Redis，为开发人员、架构师和操作人员提供更便捷的技术，帮助每个人更快、更自信地构建更好的软件。

最近，谷歌宣布旗下Vertex人工智能平台最新支持了生成式人工智能，是什么支持语言模型实现与人类的语言交互呢？语言模型的大量知识储备从何而来呢？一、语言模型构件应用程序生成、理解和使用人类语言的能力正变得越来越重要，从客服机器人到虚拟助手，再到内容生成，人们对AI应用功能的需求横跨众多领域，而这一切的实现，都要归功于谷歌的 PaLM 2 等基础模型，这些模型经过精心调教，可以生成类似人类表达风格的

用户越来越挑剔，软件开发人员想要创建能够理解用户行为的应用程序，以便能够呈现相关内容、匹配用户、检测恶意机器人并根据行为细分用户。Redis Enterprise Cloud 能够提供高度响应、可扩展的向量数据库和索引，以向量嵌入表示用户和内容，为用户提供个性化的体验。

用户希望他们遇到的每个应用程序和网站都具有搜索功能，然而，超过 80% 的业务数据是非结构化的，以文本、图像、音频、视频或其他格式存储，因此难以进行检索。所以我们需要一种可用于非结构化数据的搜索方式，这就是向量数据库。

2023/9/4 虹日刊 关键词：计算机与信息服务

Redis OSS的逻辑数据库，无论是自部署还是作为ElastiCache等托管服务启动，其目的都是通过减少管理需求并提供一系列的默认设置来简化开发人员的工作。然而，在实际生产中，当您的功能和操作需求发生变化时，单个Redis实例可能不再足够。

Redis 数据集成(RDI) 是在 Redis Enterprise 内部运行的工具，它可以帮助用户近乎实时地将数据从现有关系数据库同步到 Redis，以便应用程序的读取查询完全从关系数据库转移到 Redis。Redis 数据集成(RDI)无需代码即可实现过滤和数据转换，将开发人员从编码和集成工作中解放出来。

微服务允许开发人员将其应用程序分解为更小的、松散耦合的服务，这些服务可以独立开发、部署和扩展。但是您需要一个监控工具来跟踪软件是否正常工作，监控是管理任何微服务架构的一个关键方面，您需要用它来监控哪些方面呢？据此，您需要有用的标准来选择此类工具。在本文中，您将看到Redis 专家和经验丰富的从业者给出的建议。

假设在一个典型的应用程序中，每次用户交互都会产生多次对数据库的调用，这可能会造成巨大的开销；如果再加上终端用户和应用程序之间的网络往返延迟，数据库中每多花费一毫秒，就会增加提供实时终端用户体验的难度。如果你还在受如此煎熬，Redis Stack将帮助你构建一个实时数据层，帮助你从开始使用 Redis 的那一刻起，就能充分提高工作效率！

随着数据量的持续增长，利用数据支撑行动变得越发重要。然而，许多企业即使收集到了数百万条数据，也未能利用数据推动业务价值增长。为了支持业务团队采用可操作的分析，Domo列出了商业团队可以对数据采取行动的十大方法，以改进流程提高生产力和效率，提升业务绩效等等。

用户期望在他们遇到的每一个应用程序和网站都有搜索功能。然而，超过80%的商业数据是非结构化的，以文本、图像、音频、视频或其他格式存储。Redis Enterprise如何实现矢量相似性搜索呢？答案是，将AI驱动的搜索功能集成到Redis Enterprise中，以实现矢量相似性搜索。

数据是业务应⽤程序的命脉，企业级的数据缓存对于节省时间和成本有巨大的影响。Redis Enterprise的缓存模式将帮助企业避免耗时、资源密集且昂贵的数据迁移或应用程序重构。在本文中，虹科为您提供了几种常见的Redis Enterprise缓存模式。

面临增长的非结构化数据存储需要，对实时数据分析的需求以及全球化范围内应用软件开发的激增，传统的关系型数据库已经不能再满足需求。现代分布式NoSQL数据库应运而生，赢得了开发者们的青睐。再企业数字转型浪潮中，作为NoSQL数据库的虹科Redis凭借五大功能优势帮助DevOps团队赢得竞争。

全球每天有数十亿美元的决策是根据数据库的一致性做出的。数据库的一致性是确保游戏、金融、零售、制造等领域实时体验的关键环节！

Redis Enterprise 的内置矢量搜索功能可以用来存储矢量、建立索引并执行矢量相似性搜索，具体可用于推荐系统、文献检索、AI问答！联系虹科即可您提供 Redis VSS Demo演示哦！