
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.
Усередині HotKV
Інженерні нотатки, бенчмарки та новини продукту від людей, які створюють HotKV. Результати, методи і те, чого ми навчилися.
6 статей від 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.

Пам'ять агента ШІ це більше, ніж довге контекстне вікно. Чотири види, потрібні агентові, як зберігати кожен і що в них не варто класти, з командами HotKV.

Сервер MCP дає Claude Code або Cursor пам'ять у HotKV через 28 фіксованих інструментів. Встановіть його, підключіть і обмежте режимом лише для читання та просторами імен.

Кешування промптів здешевлює повторюваний префікс. Семантичне кешування прибирає виклик моделі. Як працює кожне, що ми виміряли і що вибрати коли.

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.

Чому я створив HotKV, багатопотокове сховище даних, сумісне з Redis, написане з нуля на сучасному C++, що воно пропонує сьогодні і як показало себе в нашому бенчмарку.
Слідуйте за своєю цікавістю