如今，传统的库存管理方式一定会让零售商家头疼，库存堆积在造成浪费的同时也伴随风险，如果不能为消费者提供匹配的产品就会使用户的粘性降低。而实时库存的秘诀就在于“来得刚刚好”。

软件运行速度太慢，这往往是用户难以忍受的。根据客户体验供应商 Emplifi对 2,000 名消费者进行的一项全球调查显示，仅遇到两到三次不好的客户体验，86% 的消费者就会离开他们曾经信任的品牌。要想留住用户，必须要解决三个数据库性能问题。

随着业务拓展，单点redis无法满足越来越高的性能要求，但使用Redis OSS Cluster和Redis Sentinel来解决起问题太过复杂。此时，就需要Redis Enterprise Proxy来保持数据库操作和维护的简便性。

检索不到想要的信息？怎么才能够让大语言模型更懂你呢？Redis VSS向量检索来助力，更快的对话式搜索，让大语言模型成为更懂你的朋友。

对应用程序运行速度和实时推理的需求日益增长，生成式人工智能和向量数据库被广泛应用，Redis 7.2正是为此而生。Redis 7.2致力于为用户提供更丰富的体验、更便捷的技术，以更快、更自信地构建卓越的软件。

最近，谷歌宣布旗下Vertex人工智能平台最新支持了生成式人工智能，是什么支持语言模型实现与人类的语言交互呢？语言模型的大量知识储备从何而来呢？

用户越来越挑剔，软件开发人员想要创建能够理解用户行为的应用程序，以便能够呈现相关内容、匹配用户、检测恶意机器人并根据行为细分用户。Redis Enterprise Cloud 能够提供高度响应、可扩展的向量数据库和索引，以向量嵌入表示用户和内容，为用户提供个性化的体验。

生成式AI浪潮下，向量数据库应声而起。虹科Redis Enterprise作为企业级向量数据库，提供了一种非结构化数据的搜索方式，为企业的创新加一把力，为人类的想象力添上一对翅膀。

不可否认，单个Redis实例已经不能满足实际生产中的需求了。为了解决由此带来的问题，何不试试用专用实例代替逻辑数据库呢？