
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.
HotKV के अंदर
HotKV बनाने वाले लोगों की ओर से इंजीनियरिंग नोट्स, बेंचमार्क और प्रोडक्ट समाचार। नतीजे, तरीके और हमने क्या सीखा।
6 लेख HotKV Ltd की ओर से

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.

AI agent memory एक लंबी context window से कहीं ज़्यादा है। एजेंट को चाहिए चार तरह की मेमोरी, हर एक को कैसे स्टोर करें और क्या बाहर रखें, HotKV कमांड के साथ।

MCP server 28 तय टूल के ज़रिए Claude Code या Cursor को HotKV में मेमोरी देता है। इंस्टॉल करें, जोड़ें और read-only मोड व namespace से सीमित करें।

Prompt caching दोहराए गए prefix को सस्ता करता है, semantic caching मॉडल कॉल हटा देता है। दोनों कैसे काम करते हैं, हमने क्या मापा और कब कौन सा चुनें।

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.

मैंने HotKV क्यों बनाया, आधुनिक C++ में शुरू से लिखा गया मल्टीथ्रेडेड, Redis-संगत डेटा स्टोर। आज वह क्या देता है और हमारे बेंचमार्क में उसका प्रदर्शन कैसा रहा।
अपनी जिज्ञासा के पीछे चलें