Redis 正在降低 AI 应用的运行成本：

1. 语义缓存 — 只要新请求与之前生成的回答足够相似，就直接复用

2. 持久记忆 — 检索相关的对话上下文，而无需在每次 prompt 中传入完整历史记录

3. 存储分层 — 将使用频率较低的数据从 RAM 迁移到 SSD

以下是每种方式的工作原理：

语义缓存 - 使用 Redis LangCache

• 你的应用向 Redis 发送请求
• Redis 对请求进行向量化（embedding）
• 然后与之前已向量化的请求进行比较
• 如果找到匹配项，直接返回存储的答案
• 如果没有匹配项，Redis 则调用 LLM 生成回答

持久记忆 - 使用 Redis Agent Memory

• 你的应用向 Redis 发送请求
• Redis 在后台自动提取对话中的关键事实
• 对这些事实进行向量化并存储为长期记忆
• 你的应用可以随时从记忆中检索相关的上下文

存储分层 - 使用 Redis Flex

• Redis 将频繁访问的数据保留在 RAM 中
• 自动将使用频率较低的数据迁移到 SSD
• 当你的应用请求数据时，Redis 将其加载回 RAM
• 随着访问模式的变化，Redis 自动调整数据的存储位置
• 你的应用始终使用相同的 Redis API

简单来说，你的应用将以更少的重复调用、更短的 prompt 和更少的 RAM 开销完成同样的任务。

更多详情请参考：https://fandf.co/4zpiX37

感谢 @Redisinc 团队与我合作发布本篇内容。

AI 成本优化 | Redis

来源: https://redis.io/solutions/ai-cost-optimization/?utm_source=influencer&utm_medium=paid-post&utm_campaign=2026-10-ai_in_production-influencer&utm_content=s-valdarrama-x 平台 (https://redis.io/solutions/ai-cost-optimization/?utm_source=influencer&utm_medium=paid-post&utm_campaign=2026-10-ai_in_production-influencer&utm_content=s-valdarrama-x#)部署 (https://redis.io/solutions/ai-cost-optimization/?utm_source=influencer&utm_medium=paid-post&utm_campaign=2026-10-ai_in_production-influencer&utm_content=s-valdarrama-x#)工具

• Redis Insight用于可视化、查询和调试的 UI (https://redis.io/insight/)
• RIOT从任意来源将数据导入 Redis (https://redis.io/docs/latest/integrate/riot/)
• 客户端库Python、Node、Java、Go、.Net 及更多 (https://redis.io/docs/latest/develop/clients/)
• SDK将 Redis 连接到你的应用 (https://redis.io/docs/latest/integrate/)

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