
Vector search: HotKV vs Redis 8 vector sets, from 1 to 100 clients
HotKV and Redis 8.10.2 vector search on 100,000 and 999,000 embeddings from 1 to 100 clients: throughput, latency, recall, loading speed, memory and limits.
Uvnitř HotKV
Technické poznámky, benchmarky a produktové novinky od lidí, kteří HotKV vyvíjejí. Výsledky, metody a to, co jsme se naučili.
6 článků od HotKV Ltd

HotKV and Redis 8.10.2 vector search on 100,000 and 999,000 embeddings from 1 to 100 clients: throughput, latency, recall, loading speed, memory and limits.

Paměť AI agentů je víc než dlouhé kontextové okno. Čtyři druhy, které agent potřebuje, jak každý uložit a co do nich nepatří, s příkazy HotKV.

Server MCP dává Claude Code nebo Cursoru paměť v HotKV pomocí 28 pevných nástrojů. Nainstalujte ho, připojte a omezte pomocí režimu jen pro čtení a jmenných prostorů.

Cachování promptů zlevní opakovaný prefix. Sémantické cachování odstraní volání modelu. Jak každé funguje, co jsme změřili a které kdy použít.

Four Claude models, 3,000 support requests each: HotKV caching cut model calls, tokens and API cost by about 70%. Results and answer-quality trade-offs.

Proč jsem vytvořil HotKV, multithreadové datové úložiště kompatibilní s Redisem napsané od nuly v moderním C++, co nabízí dnes a jak dopadlo v našem benchmarku.
Následujte svou zvědavost