Redis는 데이터베이스가 인공지능 애플리케이션 개발을 더 잘 지원할 수 있도록 일련의 새로운 기능을 출시했으며, 이는 캐시 비용을 절감하고 성능을 향상시키는 것뿐만 아니라 데이터 통합 기능도 강화했습니다.
인메모리 데이터베이스 제공업체 Redis는 기업의 AI 애플리케이션 개발을 지원하기 위해 일련의 제품 기능 업데이트를 출시했습니다. 이 업데이트에는 Redis for AI, Redis Flex, Redis Copilot 및 Redis 데이터 통합이 포함됩니다. 이러한 새로운 기능은 보다 효율적인 AI 개발 도구와 유연한 인프라를 제공할 뿐만 아니라 빠르고 확장 가능한 애플리케이션 개발을 지원하기 위해 데이터 통합 기능을 강화합니다.
많은 데이터베이스가 AI 애플리케이션 개발 요구 사항을 충족하기 위해 특수 기능을 추가하고 있으며, Redis도 예외는 아닙니다. Redis for AI는 여러 AI 애플리케이션 개발 기능을 제공하며, 먼저 검색 증강 생성(RAG)을 지원합니다. Redis의 고속 인메모리 데이터베이스와 결합하여 실시간 아키텍처를 제공하여 생성형 AI 애플리케이션의 응답 속도를 높일 수 있습니다. 새로운 의미적 캐시 기능은 저장된 답변을 빠르게 검색할 수 있어 대형 언어 모델 호출 비용을 줄입니다.
Redis for AI는 또한 대형 언어 모델 메모리 기능을 제공하여 개인화된 사용자 대화를 가능하게 합니다. 프록시 메모리 기능은 에이전트의 복잡한 추론 기능을 가속화하여 보다 정확하고 빠른 응답을 제공합니다. Redis for AI는 또한 프로덕션 환경에서 1밀리초 미만의 고속 예측을 제공하여 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있는 기능 저장소 기능을 통합합니다.
최근 Redis가 키-값 저장 엔진 Speedb를 인수함에 따라 이 엔진이 지원하는 Redis Flex도 이번 업데이트의 일부가 되었습니다. Redis Flex는 캐시 비용을 크게 절감할 수 있는 서비스로, 회사 측에 따르면 개발자는 동일한 가격으로 5배의 캐시 용량을 얻을 수 있습니다. 이전에는 Redis의 자동 계층화 기능이 대형 캐시에만 적용되었으나, 소형 캐시는 비용, 전략 및 애플리케이션의 제한으로 인해 캐시 미스가 발생하는 경우가 많았습니다. DRAM 및 SSD 스토리지를 위해 설계된 Redis Flex는 캐시 성능을 더욱 최적화하여 기존 메모리 솔루션보다 저렴한 캐시 서비스를 제공합니다.
Redis는 또한 개발자가 텍스트 메시지를 신속하게 검색하고, 코드 스니펫과 명령을 생성하며, 자연어로 데이터 쿼리를 수행할 수 있도록 지원하는 무료 가상 비서인 Redis Copilot을 제공합니다. Redis Copilot은 다른 가상 비서와 유사한 사용자 경험을 제공하지만 Redis 고유의 다양한 기능과 요구 사항에 더욱 밀접하게 맞춰져 있어 개발자가 더 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
또한 Redis는 애플리케이션의 성능을 가속화하기 위해 새로운 데이터 통합 기능을 출시했습니다. 데이터 통합은 자동화된 데이터 파이프라인을 통해 외부 데이터베이스에서 Redis로 데이터를 동기화합니다. 개발자는 API를 통해 연결할 수 있으며, 이를 통해 개발 프로세스가 간소화되고 데이터의 신뢰성이 높아집니다.