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Redis7新特性探秘
Redis7.2 是 Redis 的最新版本，包含了一系列广泛的新特性，以及对 AI 的支持提供了重大的投资
新特性
AI 方面的支持
Redis 通过策略来支持生成式 AI 在数据库服务中的工作负载，旨在提高效率、降低成本以及提升可扩展性和性能
Redis 的矢量数据库支持两种适量索引类型：FLAT（强力搜索）和 HNSW（近似搜索），并且支持三种流行的距离度量：Cosine （余弦）、Inner Product（内积）和 Euclidean（欧几里得距离），其他还包括一些范围查询、混合搜索（组合过滤器和于一搜索）、JSON 对象支持等等特性
Redis 如何帮助构建和部署 LLM 的应用程序？
- 检索增强生成（RAG）：在 RAG 框架中，使用预训练的 LLM 和客户自己的数据生成响应，许多组织希望利用生成式 AI 的能力，而不是需要去构建自己的模型。此外，他们犹豫是否要和商用 LLM 共享其撰有数据，那么这就是
Redis Enterprise的用武之地，作为矢量数据库，它可以提供强大的混合语义有所功能来定位到相关数据。并且，它还可以作为外部特定领域的知识库部署，这可以确保通用的 LLM 可以接受最接近以及最新的背景信息，从而提高结果质量并且减少幻觉。 - LLM 语义缓存：Redis Enterprise 通常用作可扩展缓存去存储先前回答给用户的查询和结果，Redis 还是用到了
语义缓存来识别和检索在语义上与输入查询足够相似的缓存去响应，从而显著提高缓存命中率，这极大减少了发送到 LLM 服务中的请求数量，并且通过减少响应时间来减低成本，并且提升性能 - 推荐系统：在一个组织需要去分析大量文档的场景中，LLM 支持的应用可以作为文档发现和检索的强大工具，Redis Enterprise’s 的混合语义搜索功能使得从这些文档中查明相关信息以及生成新内容成为可能！
生态系统方面的支持
Redis 有一百多个社区开发的客户端，那么哪一款支持最新的 Redis 功能并且具有很好的安全性和性能，这对于 Redis 来说是很重要的
通过 Redis7.2 开发者与与五个客户端库的社区维护人员直接合作，这些名字大家应该都很熟悉：Jedis (Java)、node-redis (NodeJS)、redis-py (Python)、NRedisStack (.Net) 和 Go-Redis (Go)
开发者方面的支持
通过此版本，Redis 为实时数据带来了新的可编程性，触发器和函数 的公共预览版带来了服务器端事件驱动引擎，可以在数据库中执行 Ts 和 Js 代码，这个特性允许开发人员可以直接在 Redis 上操作复杂的数据，确保了跨客户端的执行一致性
一句话来说，触发器和函数可以让你的代码离数据更近
触发器和函数支持集群级别的跨分片读取操作，该功能是前几代 Redis 可编程引擎所不具备的
地理空间功能也得到了改进，通过改进 Redis Stack 中的多变搜索，以方便在地理空间数据中去查找地理区域内的信息
例如，如果要搜索一个城市中的所有餐厅的索引位置数据，用户在地图上如果绘制了多边形的搜索地理区域，那么 Redis 将仅检索绘制的多边形边界内的餐馆
并且，Redis 还对 sorted sets 中的数据类型做出了显著的性能提升，这通常用于创建游戏排行榜，与 Redis Enterprise Cloud 6.2 相比，增强的功能带来了 30% 到 100% 的收益
企业工具和基础设施集成方面的支持
可以使用 Redis Data Integration（RDI）将任何的数据轻松的转移到 Redis 中去，这个工具是在 Redis Enterprise 上直接运行的
可以通过配置界面来轻松使用
RDI 可以从各种来源（Oracle、Postgres、Cassandra）中获取数据，并在功能上将其转换为实时数据，同时，当数据不再实时的时候，RDI 可以将 Redis Enterprise 下游的更改引入记录系统，并且无需添加更多代码
RDI 目前还处于公共预览版，可以将源数据库的更改直接流式传输到 Redis 中，并且在其中进一步过滤、转换并映射为 JSON 和 Hash 等格式
扩展性方面的支持
有些应用程序并不是要求每个用例都达到最高速度，有时候不需要将数据存储在内存中，使用 SSD 反而更加节省成本
自动分层 在吞吐量和延迟方面带来了显著的性能提升，以上一代存储引擎（RocksDB）的一半延迟使吞吐量翻倍，并且基础设施的成本降低了 70%
最后
许多开发人员更喜欢在云环境中构建 Redis 服务
Redis 7.2 是 Redis 社区第一个统一的 Redis 版本，已经正式发布，Redis 社区正在让开发人员更轻松地在不同的 Redis 发行版之间构建和移植代码
未来
AI 时代已经到来，给我们的生活带来了很大的影响，Redis 社区专注于矢量数据库和矢量相似性搜索，使其成为帮助开发者利用 Redis 技能来快速启动 AI 项目的完美匹配。
