Redis 7.2.0 現(xiàn)已發(fā)布，這是首個(gè) Unified Redis Release。此版本包含一系列廣泛的新功能，以及對(duì)人工智能計(jì)劃功能支持的重大投資。

公告稱，這是 “影響最深遠(yuǎn)的版本。在每一項(xiàng)增強(qiáng)功能中，你都能感受到一個(gè)強(qiáng)烈的主題：讓開發(fā)人員更輕松地使用 Redis，使其運(yùn)行得更快，并更輕松地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新成果。我們承諾通過所有分發(fā)渠道一次性交付所有這些功能，我們稱之為 Unified Redis Release?！?/strong>

讓 AI 創(chuàng)新更容易實(shí)現(xiàn)

Redis 通過多種旨在提高效率、降低成本以及增強(qiáng)可擴(kuò)展性和性能的策略來支持其數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)中的生成式 AI 工作負(fù)載。

Redis 的矢量數(shù)據(jù)庫(kù)支持兩種矢量索引類型：FLAT（brute force search）和 HNSW（approximate search），以及三種流行的距離度量：余弦、內(nèi)積和歐幾里得距離。其他功能包括范圍查詢、混合搜索（組合過濾器和語(yǔ)義搜索）、JSON 對(duì)象支持等。

另外，如果你近期準(zhǔn)備面試跳槽，建議在Java面試庫(kù)小程序在線刷題，涵蓋 2000+ 道 Java 面試題，幾乎覆蓋了所有主流技術(shù)面試題。

Redis 通過以下方式幫助構(gòu)建和部署 LLM 支持的應(yīng)用程序

• 檢索增強(qiáng)生成 (RAG)：在 RAG 框架內(nèi)，使用預(yù)先訓(xùn)練的 LLM 和客戶自己的數(shù)據(jù)生成響應(yīng)。許多組織希望利用生成式人工智能的力量，而不需要構(gòu)建自己的模型或?qū)ΜF(xiàn)有模型進(jìn)行微調(diào)。此外，他們對(duì)于是否與商業(yè) LLM 分享其專有數(shù)據(jù)猶豫不決。這就是 Redis Enterprise 的用武之地。作為矢量數(shù)據(jù)庫(kù)，它提供強(qiáng)大的混合語(yǔ)義搜索功能來精確定位相關(guān)數(shù)據(jù)。此外，它還可以部署為外部特定領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)。這可確保通用 LLM 獲得最相關(guān)和最新的背景信息，從而提高結(jié)果質(zhì)量并減少幻覺。
• LLM 語(yǔ)義緩存： Redis Enterprise 通常用作可擴(kuò)展緩存來存儲(chǔ)先前回答的用戶查詢和結(jié)果。Redis 還使用語(yǔ)義緩存來識(shí)別和檢索在語(yǔ)義上與輸入查詢足夠相似的緩存響應(yīng)，從而顯著提高緩存命中率。這顯著減少了發(fā)送到 LLM 服務(wù)的請(qǐng)求和令牌的數(shù)量，從而通過減少生成響應(yīng)的時(shí)間來降低成本并提高性能。
• 推薦系統(tǒng)：LLM 可以作為復(fù)雜的電子商務(wù)虛擬購(gòu)物助理的支柱。Redis Enteprise 的上下文理解和語(yǔ)義搜索使應(yīng)用程序能夠理解客戶查詢、提供個(gè)性化產(chǎn)品推薦，甚至模擬對(duì)話交互 —— 所有這些都是實(shí)時(shí)的。
• 文檔搜索：在需要組織分析大量文檔的情況下，LLM 支持的應(yīng)用程序可以作為文檔發(fā)現(xiàn)和檢索的強(qiáng)大工具。Redis Enterprise 的混合語(yǔ)義搜索功能使得查明相關(guān)信息并從這些文檔生成新內(nèi)容成為可能。

在過去的 12 個(gè)月時(shí)間里，Redis 已與最流行的應(yīng)用程序開發(fā)框架集成，以創(chuàng)建由 LLM 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人、代理和鏈。其中包括 LlamaIndex、Langchain、RelevanceAI、DocArray、MantiumAI 和 ChatGPT 檢索插件。

此外，還與 NVIDIA 就一些領(lǐng)先的 AI 項(xiàng)目進(jìn)行了密切合作：NVIDIA 的 AI Workflows（Merlin 和 Morpheus）、Tools（Triton 和 RAPIDS），以及 NVIDIA 為提供更高的每秒查詢次數(shù)（QPS）而提供的最先進(jìn)索引技術(shù) RAPIDS RAFT。

在 Redis Enterprise 7.2 中，推出了可擴(kuò)展搜索功能的預(yù)覽版。它允許運(yùn)行高 QPS、低延遲的工作負(fù)載，并跨集群實(shí)現(xiàn)最佳分布式處理。與之前 Redis Enterprise 的搜索和查詢引擎相比，它可以將查詢吞吐量提高高達(dá) 16 倍。

輕松融入更大的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)

隨著 Redis 7.2 的發(fā)布，為 Redis 客戶端提供了全新的指導(dǎo)和支持。其目前正在與五個(gè)客戶端庫(kù)（Jedis (Java)、node-redis (NodeJS)、redis-py (Python)、NRedisStack (.Net) 和 Go-Redis (Go)）的社區(qū)維護(hù)人員直接合作，建立文檔、用戶界面、治理和安全性等方面的一致性。還在 Redis Stack 和 Redis Enterprise（云和軟件）中支持 RESP3 協(xié)議。

讓 Redis 對(duì)開發(fā)人員來說更加強(qiáng)大

此版本還將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的可編程性提升到了一個(gè)新的水平。

Triggers 和 Functions 的公共預(yù)覽版帶來了服務(wù)器端事件驅(qū)動(dòng)引擎，可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行 Typescript/JavaScript 代碼。此功能允許開發(fā)人員直接在 Redis 上執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作，確?？缛魏慰蛻舳藨?yīng)用程序執(zhí)行的一致性。

Triggers 和 Functions 支持集群級(jí)別的 cross-shard 讀取操作。該功能是前幾代 Redis 可編程引擎（例如 Lua 和函數(shù)）所不具備的。

地理空間功能也得到了改進(jìn)。

改進(jìn)了 Redis Stack 中的多邊形搜索，以方便搜索地理空間數(shù)據(jù)以查找地理區(qū)域內(nèi)的信息。

還大幅提高了 Redis 數(shù)據(jù)類型排序集的性能，其通常用于創(chuàng)建游戲排行榜等用途。與 Redis Enterprise Cloud 6.2 相比，此增強(qiáng)功能帶來了 30% 到 100% 的收益。

使 Redis 能夠輕松地與企業(yè)工具和基礎(chǔ)設(shè)施集成

Redis Redis Data Integration (RDI) 現(xiàn)已可用，這是一種直接在 Redis Enterprise 上運(yùn)行的工具，可以輕松地將任何數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為 Redis。開發(fā)團(tuán)隊(duì)捕獲了最常見的用例，并通過配置界面（而不是代碼）提供它們。

RDI 可以從各種來源（例如 Oracle、Postgres 或 Cassandra）獲取數(shù)據(jù)，并在功能上將其轉(zhuǎn)換為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。同樣，當(dāng)數(shù)據(jù)不 “real-time” 時(shí)，RDI 可以將 Redis Enterprise 的下游更改引入記錄系統(tǒng)，而無需添加更多代碼或執(zhí)行神秘的集成。

RDI（目前處于公共預(yù)覽版）將源數(shù)據(jù)庫(kù)中的更改直接流式傳輸?shù)?Redis，并在其中進(jìn)一步過濾、轉(zhuǎn)換并映射為 JSON 和 Hash 等格式。

更多詳情可查看官方博客：https://redis.com/blog/introducing-redis-7-2/

來源：Java技術(shù)棧