Recursos de Redis Software

Gestão de Dados (11)

Modelo de dados: Armazena dados como pares chave-valor em que a chave é um identificador exclusivo.
Tipos de dados: Suporta vários tipos de dados como listas, conjuntos, hashes (semelhante ao mapa), conjuntos classificados etc.
Modelo de dados: Armazena e consulta dados como documentos semelhantes a JSON.
Tipos de Dados: Suporta vários tipos de dados como listas, conjuntos, hashes (semelhante ao mapa), conjuntos classificados etc.
Construído - Em busca: Permite que os usuários indexem ao ingerir e consultem infinitamente os dados.
Gatilhos de eventos: Notifica eventos específicos como inserções de documentos, atualizações, substituições, exclusões etc. e responde em tempo real.
Modelo de dados: Projetado para armazenar dados interconectados que consistem em nós e bordas.
Tipos de dados: Suporta vários tipos de dados como listas, conjuntos, hashes (semelhante ao mapa), conjuntos classificados etc.
Construído - Em busca: Permite que os usuários indexem ao ingerir e consultem infinitamente os dados.
Gatilhos de eventos: Notifica eventos específicos como inserções de documentos, atualizações, substituições, exclusões etc. e responde em tempo real.
Linguagem de consulta: Poderosa linguagem de consulta que permite aos usuários acessar padrões como travessias, JOINs, pesquisa, geoespacial etc.

Compartilhamento automático: Implementa o particionamento automático horizontal de dados que permite armazenar dados em mais de um nó para expandir.
Recuperação Automática: Restaura um banco de dados para um estado correto (consistente) em caso de falha.
Replicação de dados: Copie dados em vários servidores por meio de arquitetura de replicação mestre-escravo, ponto a ponto, etc.
Compartilhamento automático: Implementa o particionamento automático horizontal de dados que permite armazenar dados em mais de um nó para expandir.
Recuperação Automática: Restaura um banco de dados para um estado correto (consistente) em caso de falha.
Replicação de dados: Copie dados em vários servidores por meio de arquitetura de replicação mestre-escravo, ponto a ponto, etc.
Compartilhamento automático: Implementa o particionamento automático horizontal de dados que permite armazenar dados em mais de um nó para expandir.
Recuperação Automática: Restaura um banco de dados para um estado correto (consistente) em caso de falha.

Autorização baseada em função: Fornece funções de sistema predefinidas, privilégios e funções definidas pelo usuário aos usuários.
Logs de auditoria: Fornece um log de auditoria para controlar o acesso e as operações executadas em bancos de dados para conformidade normativa.
Criptografia: Fornece capacidade de criptografia para todos os dados em repouso usando chaves de criptografia.
Autorização baseada em função: Fornece funções de sistema predefinidas, privilégios e funções definidas pelo usuário aos usuários.
Autenticação: Permite integração com mecanismos de segurança externos como Kerberos, autenticação LDAP etc.
Logs de auditoria: Fornece um log de auditoria para controlar o acesso e as operações executadas em bancos de dados para conformidade normativa.
Criptografia: Fornece capacidade de criptografia para todos os dados em repouso usando chaves de criptografia.
Autorização baseada em função: Fornece funções de sistema predefinidas, privilégios e funções definidas pelo usuário aos usuários.
Autenticação: Permite integração com mecanismos de segurança externos como Kerberos, autenticação LDAP etc.
Logs de auditoria: Fornece um log de auditoria para controlar o acesso e as operações executadas em bancos de dados para conformidade normativa.
Criptografia: Fornece capacidade de criptografia para todos os dados em repouso usando chaves de criptografia.

Sistemas Operacionais: Disponível em vários sistemas operacionais como Linux, Windows, MacOS etc.
Multi-Modelo: Fornece suporte para lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com igual efeito.
Sistemas Operacionais: Disponível em vários sistemas operacionais como Linux, Windows, MacOS etc.
Conectores BI: Permite que os usuários conectem ferramentas de business intelligence ao banco de dados.
Multi-Modelo: Fornece suporte para lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com igual efeito.
Conectores BI: Permite que os usuários conectem ferramentas de business intelligence ao banco de dados.
Sistemas Operacionais: Disponível em vários sistemas operacionais como Linux, Windows, MacOS etc.

Orquestração de pipeline de recuperação: Orquestra as etapas de recuperação, reclassificação e enriquecimento dentro dos fluxos de trabalho RAG
Otimização de recuperação consciente de LLM: Otimize a seleção de blocos, a montagem de contexto e o embasamento especificamente para o consumo de LLM.
Otimização da estratégia de recuperação híbrida: Permite o ajuste avançado de estratégias de recuperação lexical, semântica e reordenada

Incorporando versionamento e gerenciamento de ciclo de vida: Gerencia atualizações de incorporação, reindexação e mudanças de versão do modelo ao longo do tempo
Suporte para busca multimodal: Permite a busca semântica em texto, imagens, áudio ou vídeo usando embeddings
Provedores de incorporação e LLM plugáveis: Permite que as equipes tragam seus próprios modelos de incorporação ou provedores de LLM e os alterem sem reestruturar a arquitetura.

Ajuste avançado de relevância: Permite controle detalhado sobre a classificação usando regras, pesos, loops de feedback ou modelos de aprendizado para classificação
Compreensão e expansão de consulta: Melhora a qualidade da recuperação através da reescrita de consultas, expansão semântica ou detecção de intenção.
Recuperação em múltiplas etapas e reclassificação: Suporta pipelines de recuperação em várias etapas, onde os candidatos iniciais são reclassificados usando abordagens baseadas em ML ou LLM.
Pesquisa contextual e personalizada: Ajusta a recuperação e classificação com base no contexto do usuário, comportamento ou sinais de nível de aplicação