Aquesta és una contribució per al repte Redis AI Challenge Beyond the Cache.
Presento Redis RAG Benchmark, una aplicació web desenvolupada per comparar en temps real dos pipelines de preguntes i respostes mostrant les respostes costat a costat amb temporitzadors en mil·lisegons per visualitzar diferències de latència.
Comparació de pipelines: RAG sense memòria cau usant índex FAISS en memòria · Sistema potenciat per Redis amb cerca vectorial RediSearch i memòria cau de respostes en RedisJSON
La interfície mostra panells de xat paral·lels amb cronòmetres en mil·lisegons per ressaltar l'avantatge de rendiment de la solució Redis en cerques vectorials i en encerts de memòria cau.
Demo i codi: veure el vídeo a https://www.youtube.com/embed/UL18zWuGwwA i el repositori a https://github.com/turazashvili/redis-rag-benchmark
Instal·lació ràpida i requisits: Node.js 18+ · Docker i Docker Compose · Clau d'OpenAI
Pas a pas essencial: clonar el repositori i configurar .env amb OPENAI_API_KEY · aixecar Redis Stack amb docker-compose up -d · instal·lar dependències amb npm run install-all · iniciar l'aplicació amb npm run dev · obrir https://localhost:3000
Arquitectura resumida: Sistema RAG tradicional: índex FAISS en memòria, cerca per similitud cosinus 20-60 ms, LLM GPT-3.5-turbo en cada consulta, sense memòria cau · Sistema Redis: índex vectorial amb RediSearch, cerca vectorial 2-5 ms, RedisAI per a embeddings o vectors precomputats, LLM només en cache miss, RedisJSON per a memòria cau de respostes amb TTL
Comparativa de rendiment: Cerca vectorial RAG tradicional 20-60 ms vs Redis 2-5 ms · Encert de memòria cau en Redis menor a 10 ms · Cache miss similar 500-1500 ms per la crida al LLM · Reducció de crides al LLM fins a 90 per cent quan la memòria cau funciona
Com s'usa Redis en el projecte: RediSearch per a índexs vectorials en memòria i cerques ultrarràpides · RedisAI per allotjar models d'embeddings o servir vectors precomputats · RedisJSON per emmagatzemar respostes completes de LLM amb TTL i servir encerts en menys de 10 ms
Beneficis clau: latències de cerca en mil·lisegons · menor cost per consulta en evitar crides innecessàries a LLM · millor escalabilitat i control de dades
Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO és una empresa de desenvolupament de programari especialitzada en aplicacions a mida i programari a mida · oferim solucions d'intel·ligència artificial i IA per a empreses, creació d'agents IA i projectes amb Power BI per a intel·ligència de negoci · els nostres serveis inclouen ciberseguretat, serveis cloud AWS i Azure i consultoria en serveis intel·ligència de negoci · com a especialistes en intel·ligència artificial apliquem models i arquitectures eficients que combinen Redis, embeddings i LLM per oferir respostes ràpides i segures
Si busques integrar aplicacions a mida, programari a mida o potenciar els teus processos amb intel·ligència artificial, agents IA i solucions d'intel·ligència de negoci amb Power BI, Q2BSTUDIO pot ajudar-te a dissenyar i implementar la solució adequada amb focus en rendiment, seguretat i estalvi de costos en serveis cloud AWS i Azure.
Contacta amb Q2BSTUDIO per a projectes d'aplicacions a mida, intel·ligència artificial, ciberseguretat, serveis cloud i serveis intel·ligència de negoci. Paraules clau per millorar posicionament: aplicacions a mida programari a mida intel·ligència artificial ciberseguretat serveis cloud aws i azure serveis intel·ligència de negoci ia per a empreses agents IA power bi.
