LeaseGuard：基于Redis的实时AI租赁风险检测
我构建了什么
LeaseGuard实时分析住宅租赁协议，标记风险或非法条款。它不是一个聊天机器人包装器，而是一个以Redis作为实时数据层的AI应用：
- 向量化条款存储在RedisJSON中，使用RediSearch进行KNN和混合检索索引
- 两层语义缓存，减少LLM调用和延迟
- 由Redis Streams和Pub/Sub支持的事件驱动管道和协作
- 会话状态完全存储在Redis结构（列表/集合/JSON）中，可选TimeSeries
结果：亚秒级检索、基于事实的答案和实时遥测/警报。
演示
我如何使用Redis 8
- 向量索引（基于RedisJSON的RediSearch）
- 使用嵌入将条款存储在RedisJSON中
- 通过向量相似性（KNN）进行违规检测
- 使用RediSearch进行混合搜索（文本+向量+过滤器）
- 语义缓存（L1内存 + L2 RedisJSON + 相似性回退）
- 流（事件溯源 + 管道遥测）
- Pub/Sub（违规警报和协作）
- Redis中的会话状态（列表 + TTL）
- 可选的TimeSeries（性能/分析，在支持的情况下）
提示1：我通过结合向量搜索、语义缓存、流和发布/订阅来加速AI，超越了聊天机器人。 提示2：我将Redis用作多模型平台：JSON作为主要存储，RediSearch用于混合向量，TimeSeries用于分析，Streams用于事件溯源，列表/集合用于会话和用户体验，Pub/Sub用于实时协作。
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