
Ricerca vettoriale: HotKV contro i vector set di Redis 8, da 1 a 100 client
Ricerca vettoriale di HotKV e Redis 8.10.2 su 100.000 e 999.000 embedding, da 1 a 100 client: throughput, latenza, recall, velocità di caricamento, memoria e limiti.
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Note di ingegneria, benchmark e novità di prodotto dalle persone che sviluppano HotKV. I risultati, i metodi e ciò che abbiamo imparato.
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Ricerca vettoriale di HotKV e Redis 8.10.2 su 100.000 e 999.000 embedding, da 1 a 100 client: throughput, latenza, recall, velocità di caricamento, memoria e limiti.

La memoria degli agenti IA è più di una finestra di contesto lunga. I quattro tipi che servono a un agente, come archiviarli e cosa escludere, con i comandi HotKV.

Un server MCP dà a Claude Code o Cursor una memoria in HotKV con 28 strumenti fissi. Installalo, collegalo e limitalo con la modalità di sola lettura e i namespace.

Il prompt caching rende più economico un prefisso ripetuto. Il caching semantico elimina la chiamata al modello. Come funzionano, cosa abbiamo misurato e quando usarli.

Quattro modelli Claude, 3.000 richieste di assistenza ciascuno: HotKV ha ridotto di circa il 70% chiamate, token e costi API. Risultati e compromessi sulla qualità.

Perché ho creato HotKV, un data store multithread compatibile con Redis, scritto da zero in C++ moderno, cosa include oggi e come è andato nei benchmark.
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