艾体宝案例 | 使用Redis和Spring Ai构建rag应用程序
文章介绍使用Redis和Spring AI构建基于检索增强生成（RAG）的应用程序的过程。通过整合Redis作为高性能的向量数据库和Spring社区新推出的Spring AI项目，开发者能够简化AI应用的开发。文章详细描述了使用Redis进行数据检索，结合用户查询生成响应的RAG工作流程，以及如何通过Spring Boot和Azure OpenAI创建和运行这一类型的应用。
艾体宝干货 | 集三种BI工具之长，高效治理数据
多种解决方案协同工作，通常可以及时高效地为业务提供数据驱动决策的答案。Domo可以与现有的企业技术堆栈相结合，而不是替换原有的方案，这可以帮助企业更好地集成、转换或可视化数据。
艾体宝干货 | 利用Allegro便携式网络流量分析设备，准确识别IOC
其中，Indicators of Compromise（IOC）是一种重要的安全概念，它可以帮助安全团队识别可能的攻击迹象，从而及时采取措施保护网络安全。本文将介绍IOC的定义、区别于IOA的特点、常见类型和示例，以及相关的解决方案和工具，以期为读者提供更深入的网络安全认识和应对策略。
艾体宝干货 | Redis 企业版 VS. Redis开源版
Redsi是一款广受欢迎的缓存数据库，相较于Redis开源版，Redis企业版具有更快的数据处理能力、更高的可扩展性和事，能够提供更强大的实时库存，来处理高并发。
艾体宝干货 | Allegro针对以服务为中心的IT基础设施优化网络分析
本文详细介绍了虹科Allegros的网络流量分析仪及其在IT基础设施中的应用。随着IT环境的日益复杂，服务中断可能导致重大损失。虹科Allegro的解决方案能够快速准确地分析和解决网络故障，特别是在数字化转型和云技术普及的背景下。文章还强调了实时数据分析的重要性，以及虹科Allegro如何帮助企业快速响应服务故障。
艾体宝干货 | 工业发展不可忽视的安全问题——OT网络安全
从勒索软件到高级持续性威胁（APT），OT系统面临的挑战不断升级。DataLocker的解决方案不仅保护数据，更是维护社会结构的关键。
【虹科分享】在流媒体环境中的NBA如何确保高收视率？
NBA与Domo合作改进收视率预估，利用自动化模型和丰富数据集，提高观众人数评估的准确性；还帮助NBA做出基于数据的决策和调整，提高球迷的观赛体验。
虹科分享丨汽车技术的未来：Netropy如何测试和确保汽车以太网的性能
随着汽车技术的飞速发展，汽车以太网成为了连接各种车载系统的关键网络。本文详细介绍了汽车以太网的基本概念、重要性以及如何通过使用先进的测试方法和工具确保其性能和安全性。文章还探讨了BroadR-Reach技术在现代车辆中的应用，以及如何评估和优化汽车以太网在不同条件下的性能。
虹科分享丨网络流量的一站式完整解决方案——联合使用Profitap和Ntop
如何使用 Profitap 和 Ntop 的技术来全面分析网络流量。互联网服务提供商面临挑战，如高带宽使用率问题，如何通过深度数据包检测（DPI）和 Profitap 的网络分析工具来洞察流量类型和方向。 ntop 的软件工具和硬件设备，以及它们如何协助捕捉和分析网络流量。
虹科分享丨用Redis为LangChain定制AI代理——OpenGPTs
文章介绍了LangChain的OpenGPTs项目如何利用Redis来作为其可扩展的实时数据平台。这个项目允许用户选择模型、控制数据检索，并管理数据存储的位置。Redis在OpenGPTs项目中用作存储层的实现，提供多种持久存储需求，同时还支持作为用于检索向量存储、用于存储信息和代理配置的数据库存储。Redis的多模型数据结构支持和高效处理能力为OpenGPTs项目带来了多方面的优势，显著提高了可扩展性、速度、定制性和控制能力。
