AI ajanları geliştiren mühendisler için bağlam (context) her şeydir. Bir yapay zekâ ajanının doğru ve anlamlı sonuçlar üretebilmesi hem büyük dil modellerine (LLM); hem de gerçek zamanlı verilere, geçmiş etkileşimlere ve bilgi tabanlarına da erişebilmesine bağlıdır. Üretim ortamında bu bağlamı modele doğru zamanda aktarmak, yapay zekâ sistemlerinin en zorlayıcı problemlerinden biridir.
Redis, geliştiricilerin güvenle kullandığı gerçek zamanlı veri platformu olarak bu süreci basitleştiriyor, AI ajanlarına bellek, bilgi ve yapılandırılmış veri sağlıyor. Tüm bu süreci bir üst seviyeye taşımak için inovatif bir adım daha atan Redis, Featureform’u bünyesine kattığını duyurdu. 
Bu birleşme sayesinde Redis’in hız ve sadelik prensiplerine, yapılandırılmış veri sinyallerini tanımlamak, yönetmek ve orkestre etmek için güçlü bir çerçeve ekleniyor.

Redis ve Featureform birlikte, yapay zekâ geliştiricilerine uçtan uca bir veri yönetim ortamı sunacak. Featureform, Redis’in gerçek zamanlı veri platformundaki feature store tekliflerine entegre edilecek. Bu yapı; Redis Query Engine destekli en hızlı vektör veritabanı ve gelişmiş semantik önbellekleme servisi Redis LangCache ile aynı ekosistemde yer alacak.

Featureform Nedir?

Featureform, Apache Iceberg üzerine inşa edilmiş sanal bir feature store’dur. Snowflake, ClickHouse, Spark ve benzeri sistemlerle kutudan çıktığı gibi entegre çalışır.
Üretim ortamındaki yapay zekâ sistemlerinde en zorlu sorunlardan biri olan “yapılandırılmış veriyi modellere hızlı, güvenilir ve izlenebilir biçimde ulaştırma” problemine çözüm sunar.

Özünde Featureform sadece özelliklerin depolandığı bir alan değildir; aynı zamanda bir çerçeve (framework) sunar:

  • Özellikleri yeniden kullanılabilir ve sürümlenebilir hatlar (pipeline) olarak tanımlar.

  • Batch, streaming ve gerçek zamanlı süreçleri tek bir iş akışında birleştirir.

  • Zaman noktasına göre doğruluğu koruyarak offline model eğitimini destekler.

  • Üretim ortamında Redis gibi cache sistemleri üzerinden düşük gecikmeli veri sunumu sağlar.

  • Veri kaymalarını (data drift) tespit eder ve zaman içinde özellik dağılımlarını izler.

Featureform’un kurucusu ve CEO’su Simba Khadder, platformu “AI altyapısının anakartı” olarak tanımlıyor. Çünkü Featureform, veri kaynaklarını, işlem motorlarını ve online store’ları tek bir bütünleşik sistemde bir araya getiriyor. Spark, Snowflake, Iceberg, Kafka ve elbette Redis ile sorunsuz entegre çalışabiliyor.

Redis + Featureform: Uçtan Uca Yapılandırılmış Veri Yönetimi

Redis ve Featureform birlikte, AI sistemlerinde yapılandırılmış verinin yönetimi ve sunumu için eksiksiz bir çözüm oluşturuyor.

Redis’i zaten online store olarak kullanan ekipler için bu birleşme, özellikleri tanımlamak ve orkestre etmek adına esnek, deklaratif bir sistem ekliyor.
Bu da şu avantajları getiriyor:

  • Batch ve gerçek zamanlı veri akışları arasında kopuk pipeline’lara gerek kalmıyor.

  • Notebook’tan üretime geçerken manuel kod dönüştürme ihtiyacı ortadan kalkıyor.

  • Spark, Redis ve model API’leri arasında karmaşık ara kodlar (glue code) yazmak gerekmiyor.

Redis + Featureform sayesinde:

  • Özellikleri bir kez tanımlayıp her yerde kullanabiliyorsunuz.

  • Batch, streaming ve real-time iş akışlarını tek çerçevede yürütebiliyorsunuz.

  • Redis’i online store olarak kullanarak özellikleri anında ve düşük gecikmeyle sunabiliyorsunuz.

Bu entegrasyon, GenAI, ML ve agentic sistemler geliştiren ekipler için, ham veriden düşük gecikmeli çıkarıma (inference) kadar uçtan uca yönetilen, Redis-yerel bir feature pipeline sunuyor.

Üstelik, geleneksel feature store’ların aksine Featureform, depolama ve iş mantığını sıkı biçimde birbirine bağlamaz. Yani kilitlenmeden (vendor lock-in), kullandığınız araçlarla uyum içinde orkestrasyon yapmanıza olanak tanır.

Bu çalışma, topluluk girişimleriyle de örtüşüyor; örneğin EnrichMCP, ajanların doğru yapılandırılmış veriyi ihtiyaç anında çekebilmesini araştırıyor. Featureform, bu vizyonu tamamen yönetilen bir çözümle ileriye taşıyor.

Esnek, Açık ve Uyumlu

Redis ve Featureform, uçtan uca yapılandırılmış veri hattı oluşturmanın en kolay yolunu sunuyor.
Ancak farklı bir feature store kullanıyor olsanız bile Redis desteğini sürdürmeye devam edecek.

Redis’in taahhüdü:

  • Feast, Tecton gibi popüler feature store’larla tam entegrasyon desteğini sürdürmek,

  • Redis’i her türlü feature store için açık ve esnek bir online store olarak korumak,

  • Featureform yeteneklerini Redis’e doğal bir seçenek olarak eklemek; ama bir zorunluluk haline getirmemek.

Neden Şimdi?

Endüstri artık basit RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve temel LLM orkestrasyonlarının ötesine geçiyor.
AI ekipleri, istemlerini (prompts) kullanıcı profilleri, finansal metrikler, risk skorları ve iş mantığı ile zenginleştirmek istiyor.
Fakat bu yapılandırılmış girdiler çoğu zaman farklı sistemlerde dağınık durumda ve ölçeklenebilir biçimde tanımlanması ya da güncellenmesi oldukça zor.

Featureform, bu sorunu “her şeyi bir özellik (feature)” olarak ele alarak çözüyor — sadece tablo değerlerini değil, embedding’leri, prompt’ları ve model girdilerini de kapsıyor.
Bu yaklaşım, AI sisteminin yapı taşlarını tanımlamak ve yönetmek için ortak bir dil sunuyor.

Redis + Featureform birleşimiyle, hızlı vektör araması ile zengin yapılandırılmış bağlam arasında nihayet köprü kurulabiliyor.
Doğru bilgiyi, doğru anda, doğru biçimde sunmak artık mümkün. Üstelik tüm bunlar Redis’in sunduğu hız, güvenilirlik ve sadelik içinde gerçekleşiyor.

Quasys olarak, bu iş birliğini çok değerli buluyoruz. Bu birleşimin, AI geliştiricileri için yeni bir performans ve netlik seviyesi sunacağına inanıyoruz.

Yapay zekâ kullanım senaryonuzda Redis + Featureform’un nasıl bir rol oynayabileceğini öğrenmek isterseniz, bizimle iletişime geçebilirsiniz: info@quasys.com.tr

Yorumlar kapalı.