Memoria de contexto para inferencia.
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 bajo en calidad de generación en nuestras pruebas.
Drop-in
Integración sencilla con pipelines de inferencia existentes.
Demo técnica
Prueba la compresión con embeddings de demo o sube un archivo propio.
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
Resultados medidos
Benchmarks internos con metodología documentada.
Rendimiento de EigenKV
EigenDB frente a alternativas
Benchmarks en embeddings de 384 dimensiones (sentence-transformers)
| Métrica | FAISSVerificado | ChromaVerificado | ElasticsearchVerificado | WeaviateVerificado | Pinecone | EigenDBVerificado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Compresión | 1x | 1x | 1x | 1x | 1x | 24xMejor resultado |
| 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.
La diferencia principal es la compresión.
En este benchmark, las alternativas almacenan todas las dimensiones. EigenDB reduce dimensiones y conserva el recall medido.
Investigación de base
Además de productos, mantenemos trabajo teórico y experimental en sistemas inteligentes.
Ontología Neuronal
Evaluada con datos de EEG, neuronas de ratón y tareas cognitivas.
Baterías experimentales
Resultados registrados en pruebas internas y externas cuando corresponde.
Marco KAIROS
Marco conceptual para organizar hipótesis sobre sistemas inteligentes.
“Combinamos herramientas prácticas con investigación teórica documentada.”