我的网站不做推广 百度能搜索到我网站吗,游戏的网站策划应该怎么做,学网站开发要什么基础,弧光之源网站建设我们最近发布了Redis Copilot#xff0c;以帮助开发者更快地使用Redis构建应用。我们的使命是使应用程序快速运行#xff0c;并简化构建过程。为此#xff0c;Redis Copilot作为您的AI助手#xff0c;能够让您更迅速地完成与Redis相关的任务。您今天就可以在Redis Insight中…我们最近发布了Redis Copilot以帮助开发者更快地使用Redis构建应用。我们的使命是使应用程序快速运行并简化构建过程。为此Redis Copilot作为您的AI助手能够让您更迅速地完成与Redis相关的任务。您今天就可以在Redis Insight中开始使用它。
Redis Copilot帮助您使用Redis进行构建以便您可以
通过Copilot对Redis文档的最新知识获取合格的答案。生成代码片段帮助您更快地开发基于Redis的应用程序。通过生成和执行查询来回答关于您的数据的问题。
Copilot是基于Redis for AI的能力构建的Redis使得应用快速运行。我们知道在构建Copilot时它需要提供快速、准确的答案并且可以扩展到全球使用。因此我们使用Redis来提供用户期望从Redis驱动的应用程序中获得的良好用户体验。我们提供了许多特定于构建AI应用程序的组件但具有更多功能。
对于希望了解如何在AI应用程序中最佳使用Redis的众多客户我们将分解您可以使用Redis让应用程序快速高效的方法。最快的向量数据库支持RAGRetrieval-Augmented Generation以提供更好的答案。RAG方法由Meta在2020年提出允许大型语言模型LLMs通过检索机制融入外部知识源从而扩展最新的信息能力。这使得语言模型能够实时提供更好的答案。Redis作为一个实时向量数据库可以实时搜索数百万个嵌入向量以确保根据用户提示提供并嵌入相关上下文信息。
Redis Copilot利用RAG和我们的向量数据库从文档中检索相关信息以帮助回答您的问题。根据我们的基准测试这是最快的向量数据库加上RAG我们可以使用最新版本的文档——因此您总是可以获得关于Redis问题的最新答案。
大型语言模型的记忆使得响应更加相关。Redis通过使用首选的数据类型促进整个对话历史记忆的保留。无论是使用普通列表保存交互的顺序还是将交互存储为向量嵌入我们在您使用Redis Copilot时都增强了交互质量和定制化。当Redis Copilot调用一个大型语言模型时它会添加相关记忆以提供更好的响应。这使得在对话中的主题转换平滑并减少了误解。
语义缓存节省成本并加快响应速度。从大型语言模型生成响应可能会带来大量的计算开销。Redis通过将输入提示和响应存储在缓存中并使用向量搜索检索它们减少了与机器学习驱动的应用程序相关的总体费用。
此外全文和多面搜索有助于浏览文档以获取特定结果而Redis被用作微服务之间的消息代理限流使得应用程序稳定可靠。
您今天就可以开始使用Copilot。只需下载Redis Insight用云账户登录然后开始构建。如果您想构建自己的AI应用程序我们提供各种AI资源以帮助您快速构建AI应用程序包括我们的RedisVL库。您可以从我们的示例仓库Minipilot开始它是Redis Copilot的一个简化版本。要与代表讨论Redis如何帮助您构建AI应用程序请预订会议。
相关资源
Redis for AIRedis InsightAI资源
