Процессор OCR (Optical Character Recognition), основанный на модели mistral-ocr-latest, который позволяет извлекать текст и структурированный контент из PDF-документов.

Основные особенности:

    Извлекает текст, сохраняя структуру и иерархию документа.

    Сохраняет форматирование, такое как заголовки, абзацы, списки и таблицы.

    Возвращает результаты в формате markdown для упрощения разбора и рендеринга.

    Обрабатывает сложные макеты, включая многоколоночный текст и смешанный контент.

    Обрабатывает документы в масштабе с высокой точностью.

    Поддерживает несколько форматов документов, включая PDF, изображения и загруженные документы.

Процессор OCR возвращает как извлеченный текст, так и метаданные о структуре документа, что упрощает работу с распознанным контентом программным способом.

В документе также приведены примеры кода на Python, Typescript и Curl для использования OCR с PDF.

Выводы:

    Новый процессор OCR от Mistral AI позволяет эффективно извлекать текст и структурированную информацию из документов.

    Процессор поддерживает различные форматы и сложные макеты.

    Возвращает результаты в удобном формате markdown.

    Предоставлены примеры кода для интеграции в различные приложения.

Представлен Agent2Agent — протокол общения между ИИ-агентами. Работает даже между продуктами разных разработчиков. Также вышли инструменты Agent Dev Kit и Agent Garden — для быстрого запуска собственных решений.

Ключевые нововведения Redis 8:

Улучшенная производительность:

До 87% снижение задержек выполнения команд.

До 2x увеличение пропускной способности операций в секунду благодаря новой реализации многопоточности.

До 18% ускорение репликации.

До 16x увеличение мощности обработки запросов с помощью нового Redis Query Engine.

Новые структуры данных:

Восемь новых типов, включая:

Vector set (бета) - для поиска по векторным представлениям (важно для AI, семантического поиска и рекомендательных систем).

JSON - хранение и манипуляция JSON-документами с поддержкой атомарных обновлений.

Time series - эффективное хранение и обработка временных рядов (например, данные с датчиков, финансовые показатели).

Пять вероятностных структур (Bloom filter, cuckoo filter, count-min sketch, top-k, t-digest) для быстрой работы с большими потоками данных с компромиссом в точности.

Redis Query Engine:

Позволяет создавать вторичные индексы для хэшей и JSON, выполнять сложные поисковые запросы с поддержкой стемминга, синонимов, нечеткого поиска.

Поддержка поиска по векторным эмбеддингам, что делает Redis 8 мощной платформой для AI-приложений.

Безопасность:

Расширенные возможности контроля доступа (ACL), позволяющие детально настраивать права пользователей.

Улучшенная репликация:

Новый механизм репликации, который снижает использование памяти на 35%, ускоряет процесс на 18% и позволяет основной ноде работать с записью на 7,5% эффективнее во время репликации.

Объединение Redis Stack и Community Edition:

Все модули Redis Stack теперь включены в единый дистрибутив Redis Open Source, что упрощает использование и уменьшает фрагментацию сообщества.

Лицензирование:

Redis Open Source теперь доступен под лицензией AGPLv3, что облегчает использование для некоторых клиентов.

Инструменты для разработчиков:

Поддержка популярных клиентских библиотек, включая Redis OM для объектно-ориентированного моделирования.

Интеграция с Redis Insight и Redis for VS Code - визуальными инструментами для работы с Redis.

Встроенный AI-ассистент Redis Copilot для упрощения работы с данными и командами.

Поддержка GenAI:

Redis Vector Library (RedisVL) для работы с векторами и интеграции с большими языковыми моделями (LLM), что облегчает создание AI-приложений.