最初のUnified Redis リリースである Redis 7.2.0 がリリースされました。このリリースには、広範な新機能が含まれているほか、AI イニシアチブの機能サポートに多大な投資が行われています。
発表によれば、これは「これまでで最も広範囲にわたるリリースです。すべての機能強化で、開発者が Redis を使いやすくし、より高速に実行し、革新的な結果を提供しやすくするという強力なテーマを感じることができます。これらすべての機能をすべての配布チャネルにわたって一度に提供することに尽力しており、これを Unified Redis リリースと呼んでいます。」
AI イノベーションを実現しやすくする
Redis は、効率の向上、コストの削減、スケーラビリティとパフォーマンスの強化を目的としたいくつかの戦略を通じて、データベース サービスで生成 AI ワークロードをサポートしています。Redis のベクトル データベースは、FLAT (総当たり検索) と HNSW (近似検索)の 2 つのベクトル インデックス タイプと、コサイン、内積、ユークリッド距離の 3 つの一般的な距離メトリックをサポートします。その他の機能には、範囲クエリ、ハイブリッド検索 (フィルターとセマンティック検索の組み合わせ)、JSON オブジェクトのサポートなどが含まれます。
Redis は、LLM を利用したアプリケーションの構築とデプロイを支援します。
- 取得拡張生成 (RAG): RAG フレームワーク内では、事前トレーニングされた LLM とクライアント独自のデータを使用して応答が生成されます。多くの組織は、独自のモデルを構築したり、既存のモデルを微調整したりせずに、生成 AI の力を活用したいと考えています。さらに、彼らは独自のデータを商用 LLM と共有することを躊躇しています。ここで Redis Enterprise が登場します。ベクトル データベースとして、関連データを正確に特定するための強力なハイブリッド セマンティック検索機能を提供します。さらに、外部のドメイン固有の知識ベースとして展開することもできます。これにより、汎用 LLM が最も関連性の高い最新の背景情報を取得できるようになり、結果の品質が向上し、幻覚が軽減されます。
- LLM セマンティック キャッシュ: Redis Enterprise は、以前に回答されたユーザー クエリと結果を保存するためのスケーラブルなキャッシュとしてよく使用されます。Redis はまた、セマンティック キャッシュを使用して、入力クエリとセマンティックに類似したキャッシュされた応答を識別して取得し、キャッシュ ヒット率を大幅に向上させます。これにより、LLM サービスに送信されるリクエストとトークンの数が大幅に減り、応答の生成時間が短縮されることでコストが削減され、パフォーマンスが向上します。
- レコメンダー システム: LLM は、高度な電子商取引仮想ショッピング アシスタントのバックボーンとして機能します。Redis Enteprise のコンテキスト理解とセマンティック検索により、アプリケーションは顧客のクエリを理解し、パーソナライズされた製品の推奨事項を提供し、さらには会話のやり取りをすべてリアルタイムでシミュレートできるようになります。
- ドキュメント検索:組織が大量のドキュメントを分析する必要がある場合、LLM を利用したアプリケーションはドキュメントの検出と取得のための強力なツールとして機能します。Redis Enterprise のハイブリッド セマンティック検索機能により、関連情報を正確に特定し、それらのドキュメントから新しいコンテンツを生成できます。
過去 12 か月にわたって、Redis は最も人気のあるアプリケーション開発フレームワークと統合され、LLM を利用したチャットボット、エージェント、チェーンを作成してきました。これらには、 LlamaIndex、Langchain、RelevanceAI、DocArray、MantiumAI 、 ChatGPT 取得プラグインが含まれます。さらに、当社は、NVIDIA の AIワークフロー(Merlin および Morpheus)、ツール(Triton および RAPIDS)、および RAPIDS RAFT が提供する NVIDIA の最先端のインデックス作成テクノロジなど、いくつかの主要な AI プロジェクトで NVIDIA と緊密に連携してきました。
Redis Enterprise 7.2 では、スケーラブルな検索機能のプレビュー リリースが利用可能です。これにより、クラスター全体に最適に分散された処理により、高 QPS、低レイテンシーのワークロードを実行できます。Redis Enterprise の以前の検索およびクエリ エンジンと比較して、クエリ スループットを最大 16 倍向上させることができます。
大規模な開発者エコシステムに簡単に適合
Redis 7.2 のリリースにより、Redis クライアントに対する新しいガイダンスとサポートが追加されました。現在、5 つのクライアント ライブラリ (Jedis (Java)、node-redis (NodeJS)、redis-py (Python)、NRedisStack (.Net)、および Go-Redis (Go)) のコミュニティ メンテナーと直接連携して、一貫性を構築してい RESP3 プロトコルは、Redis Stack および Redis Enterprise (クラウドおよびソフトウェア) でもサポートされています。
Redis を開発者にとってさらに強力にする
このリリースでは、リアルタイム データ プログラマビリティも新たなレベルに引き上げられました。トリガーと関数のパブリック プレビューでは、データベース内で Typescript/JavaScript コードを実行できるサーバー側のイベント駆動型エンジンが提供されます。この機能により、開発者は複雑なデータ操作を Redis 上で直接実行できるようになり、あらゆるクライアント アプリケーション全体で一貫した実行が保証されます。
トリガーと関数は、クラスターレベルのクロスシャード読み取り操作をサポートします。この機能は、Lua や関数などの前世代の Redis プログラム可能エンジンでは利用できません。
地理空間機能も改善されました。Redis スタックのポリゴン検索が改善され、地理的領域内の情報の地理空間データの検索が容易になります。
また、ゲームのリーダーボードの作成などに一般的に使用されるRedis データ型ソート セットのパフォーマンスも大幅に向上しました。この機能強化により、Redis Enterprise Cloud 6.2 と比較して 30% ～ 100% のメリットが得られます。
Redis をエンタープライズ ツールやインフラストラクチャと簡単に統合できるようにします
Redis Redis Data Integration (RDI) が利用可能になりました。これは、Redis Enterprise 上で直接実行され、あらゆるデータセットを Redis に簡単に変換するツールです。開発チームは、最も一般的なユースケースをキャプチャし、(コードではなく) 構成インターフェイスを通じて提供します。
RDI は、Oracle、Postgres、Cassandra などのさまざまなソースからデータを取得し、それをリアルタイム データに機能的に変換できます。同様に、データが「リアルタイム」ではない場合、RDI はコードを追加したり難解な統合を実行したりすることなく、Redis Enterprise のダウンストリーム変更を記録システムに取り込むことができます。
RDI (現在パブリック プレビュー中) は、変更をソース データベースから Redis に直接ストリーミングし、そこでさらにフィルター処理され、変換され、JSON やハッシュなどの形式にマッピングされます。
詳細については、公式ブログをご覧ください。