Esta es una contribución para el reto Redis AI Challenge Beyond the Cache.
Presento Redis RAG Benchmark, una aplicación web desarrollada para comparar en tiempo real dos pipelines de preguntas y respuestas mostrando las respuestas lado a lado con temporizadores en milisegundos para visualizar diferencias de latencia.
Comparación de pipelines: RAG sin caché usando índice FAISS en memoria · Sistema potenciado por Redis con búsqueda vectorial RediSearch y caché de respuestas en RedisJSON
La interfaz muestra paneles de chat paralelos con cronómetros en milisegundos para resaltar la ventaja de rendimiento de la solución Redis en búsquedas vectoriales y en aciertos de caché.
Demo y código: ver el video en https://www.youtube.com/embed/UL18zWuGwwA y el repositorio en https://github.com/turazashvili/redis-rag-benchmark
Instalación rápida y requisitos: Node.js 18+ · Docker y Docker Compose · Clave de OpenAI
Paso a paso esencial: clonar el repositorio y configurar .env con OPENAI_API_KEY · levantar Redis Stack con docker-compose up -d · instalar dependencias con npm run install-all · iniciar la aplicación con npm run dev · abrir https://localhost:3000
Arquitectura resumida: Sistema RAG tradicional: índice FAISS en memoria, búsqueda por similitud coseno 20-60 ms, LLM GPT-3.5-turbo en cada consulta, sin caché · Sistema Redis: índice vectorial con RediSearch, búsqueda vectorial 2-5 ms, RedisAI para embeddings o vectors precomputados, LLM solo en cache miss, RedisJSON para caché de respuestas con TTL
Comparativa de rendimiento: Búsqueda vectorial RAG tradicional 20-60 ms vs Redis 2-5 ms · Acierto de caché en Redis menor a 10 ms · Cache miss similar 500-1500 ms por la llamada al LLM · Reducción de llamadas al LLM hasta 90 por ciento cuando la caché funciona
Cómo se usa Redis en el proyecto: RediSearch para índices vectoriales en memoria y búsquedas ultrarrápidas · RedisAI para hospedar modelos de embeddings o servir vectores precomputados · RedisJSON para almacenar respuestas completas de LLM con TTL y servir hits en menos de 10 ms
Beneficios clave: latencias de búsqueda en milisegundos · menor coste por consulta al evitar llamadas innecesarias a LLM · mejor escalabilidad y control de datos
Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida · ofrecemos soluciones de inteligencia artificial e IA para empresas, creación de agentes IA y proyectos con Power BI para inteligencia de negocio · nuestros servicios incluyen ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure y consultoría en servicios inteligencia de negocio · como especialistas en inteligencia artificial aplicamos modelos y arquitecturas eficientes que combinan Redis, embeddings y LLM para ofrecer respuestas rápidas y seguras
Si buscas integrar aplicaciones a medida, software a medida o potenciar tus procesos con inteligencia artificial, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio con Power BI, Q2BSTUDIO puede ayudarte a diseñar e implementar la solución adecuada con foco en rendimiento, seguridad y ahorro de costes en servicios cloud AWS y Azure.
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