Memoria de contexto. Optimizada.
EigenKV identifica redundancias en el KV-cache para permitir contextos más largos con la misma memoria.
EigenKV
El KV-cache es el principal cuello de botella de memoria en inferencia de LLMs. EigenKV detecta y elimina redundancias estructurales, permitiendo contextos más largos o menores costos de infraestructura.
1.7× Reducción
Reduce significativamente el footprint de memoria del KV-cache.
<1% Pérdida
Impacto mínimo en calidad de generación, imperceptible en la mayoría de casos.
Drop-in
Integración sencilla con pipelines de inferencia existentes.
Míralo Funcionar
Compresión real en datos reales. Prueba con nuestra demo o sube tus propios embeddings.
Demo Note: This demo uses EigenDB vector compression technology. The results shown are specific to vector embedding compression. For KV-cache memory optimization, the principles are similar but applied to different data structures.
Haz clic para analizar 1,000 embeddings aleatorios y ver los resultados de compresión
Use Cases
Contextos largos en producción
Reducción de costos de GPU
Inferencia multi-tenant
Números Reales
Validados en datos de producción. Sin cherry-picking.
Rendimiento de EigenKV
EigenDB vs. La Competencia
Benchmarks reales en embeddings de 384 dimensiones (sentence-transformers)
| Métrica | FAISSVerificado | ChromaVerificado | ElasticsearchVerificado | WeaviateVerificado | Pinecone | EigenDBVerificado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Compresión | 1x | 1x | 1x | 1x | 1x | 24xGanador |
| Recall@10 | 100% | 100% | 100% | 100% | 95%+ | 100% |
| Costo Almacenamiento | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 4% |
| Latencia de Búsqueda | 1.39ms | 0.56ms | 5.86ms | 1.09ms | 26-60ms | 0.04ms |
| Construcción de Índice | 0.16ms | 40.5ms | 861ms | 1298ms | managed | 0.019ms |
Dataset: 500 embeddings, 384D (sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2). Benchmarks ejecutados en hardware local.
FAISS, Chroma, Elasticsearch, Weaviate: benchmarks propios. Pinecone: datos de documentación oficial.
Los otros no comprimen. Nosotros sí.
Todos los competidores almacenan 100% de las dimensiones. EigenDB comprime 24x manteniendo 100% recall. Menos datos = menos costo = misma calidad.
Investigación Fundamental
Mientras nuestros productos resuelven problemas inmediatos, nuestra investigación apunta más lejos
Ontología Neuronal
Validada con datos reales: EEG, neuronas de ratón, cognición humana
26/27 Tests Pasados
Principios de cognición fundamental verificados experimentalmente
Framework KAIROS
Inteligencia emergente desde primeros principios
“No solo construimos herramientas. Estamos redefiniendo cómo emerge la inteligencia.”