Durch die Nutzung von Azure Cache für Redis können Entwickler die Stärken von Azure OpenAI voll ausschöpfen, um anspruchsvolle Herausforderungen zu meistern.
Redis erweist sich als unerlässlich, wenn es darum geht, zusätzliches Wissen für OpenAI-Modelle wie GPT bereitzustellen. Es fungiert als semantischer Speicher, der die Speicherung von Vektorembeddings unterstützt und Suchfähigkeiten ermöglicht, um relevante Daten effizient zu indexieren und abzurufen. Ein besonderes Feature ist das RediSearch-Modul von Redis Enterprise, das speziell für diese Anforderungen entwickelt wurde.
Ein konkretes Beispiel für die Anwendung von Redis bei der Speicherung von Chatverläufen zeigt, wie durch die Persistenz in Redis Fragen aus vorherigen Unterhaltungen in neuen Sitzungen weitergeführt werden können, ohne die Kontinuität zu verlieren. Dies erhöht die Ressourceneffizienz und die Anwendungsresilienz.
Außerdem verbessert Redis die Leistung von Webanwendungen durch Caching-Abstraktionen. Die Einführung des Redis Output Caching in .NET 8 hat gezeigt, wie wiederholte Webanfragen effizienter gestaltet werden können, indem Konsistenz gewährleistet und Ressourcen gespart werden. Die Hinzufügung von semantischem Caching verspricht, ähnliche Anfragen konsistent zu beantworten und die Abhängigkeit von API-Aufrufen zu reduzieren, was insgesamt zu einer verbesserten Leistung führt.
In einem Beitrag werden zwei beispielhafte Anwendungen vorgestellt, die das Potenzial von Redis demonstrieren. Die erste ist eine Chat-Anwendung namens Semantic Kernel Demo, die zusätzliches Wissen durch Redis speichert und Chatverläufe nachvollziehbar macht. Die zweite Anwendung zeigt die Nutzung des Redis Output Caching in .NET 8, um Konsistenz und Resilienz bei der Verwendung von generativem AI zu verbessern.