Новости

Архитектура контекста заменяет RAG: агентная ИИ-п推тяжение предприятий к пределам

Компания Redis представила новый продукт, который меняет подход к организации контекста для агентных систем ИИ

Компания Redis представила новый продукт, который меняет подход к организации контекста для агентных систем ИИ

Содержание

Компания Redis, известная своим решением для кэширования, представила новый продукт - Redis Iris, который направлен на решение проблемы контекста для агентных систем ИИ. Это решение появилось в ответ на растущие требования к скорости и эффективности обработки данных в современных предприятиях.

Проблема контекста в агентных системах ИИ

Агентные системы ИИ генерируют огромный объем запросов к данным, что создает нагрузку на традиционные системы хранения и обработки данных. Традиционные подходы к организации контекста, такие как RAG (Retrieve, Augment, Generate), не справляются с этой нагрузкой, что приводит к снижению эффективности и увеличению времени обработки данных.

Redis Iris: решение для контекста

Redis Iris - это платформа, которая предоставляет контекст и память для агентных систем ИИ. Она включает в себя пять компонентов: Redis Data Integration, Context Retriever, Agent Memory, Redis Flex и Redis Search и LangCache. Эти компоненты работают вместе, чтобы обеспечить быструю и эффективную обработку данных и предоставить агентным системам ИИ необходимый контекст для принятия решений.

От кэша к контексту

Компания Redis имеет опыт в решении проблем кэширования, но теперь она смещает фокус на контекст. Это связано с тем, что агентные системы ИИ требуют не только быстрой обработки данных, но и понимания контекста, в котором эти данные используются.

Что думают аналитики

Аналитики считают, что рынок контекстных слоев будет расти, и компании, такие как Redis, будут играть ключевую роль в этом процессе. Stephanie Walter, Practice Leader for AI Stack at HyperFRAME Research, отметила, что агентные системы ИИ требуют не только более мощных моделей, но и контекста, который будет способствовать принятию решений.

Примеры применения

Компания Mangoes.ai уже использует Redis для своих агентных систем ИИ, которые работают в сфере здравоохранения. Они смогли улучшить эффективность обработки данных и предоставить более точные результаты за счет использования контекстной информации.

Значение для предприятий

Для предприятий, которые используют агентные системы ИИ, важно понимать, что традиционные подходы к организации контекста больше не являются эффективными. Redis Iris предоставляет решение, которое может помочь им улучшить эффективность обработки данных и предоставить более точные результаты.

Источник: VentureBeat