Redis向量搜索是一个在Redis数据库中存储和搜索向量数据的高级功能,通常用于处理如推荐系统、相似度搜索等场景。Redis本身作为一个键值存储系统,并不直接支持复杂的向量搜索操作,但可以通过一些模块或扩展来实现这一功能。以下是对您问题的详细回答: 1. Redis向量搜索的基本概念 Redis向量搜索涉及到在Redis中存储向量数据...
Redis 官方专门写过一篇文章Benchmarking results for vector databases。 其结论就是不论是吞吐量还是搜索延时,Redis 作为向量数据库在测试中表现得最好。 另外由于向量计算比较耗时,如果仍然放在单线程中完成,一定会发生阻塞影响后续调用,所以针对搜索场景,Redis 使用了多线程的方式进行了改进: 更多信息请查阅上述官方文...
importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importorg.springframework.ai.autoconfigure.vectorstore.redis.RedisVectorStoreProperties;importorg.springframework.ai.reader.JsonReader;importorg.springframework.ai.vectorstore.RedisVectorStore;importorg...
正巧,在合作中的其中一家朋友的公司,前段时间也在折腾向量数据库,他更倾向先使用“更老牌”一些的技术方案,诸如:Elasticsearch、Mongo、Postgres、ClickHouse、Redis 这类加上向量数据库解决能力的成名久已的传统解决方案。 所以,这篇文章就来聊聊用户群体甚多,大家都很熟悉的老牌开源软件:Redis 的向量数据库场景实践。
如何实现 Redis 向量搜索 API 在现代应用程序中,向量搜索已经成为了一种重要的检索技术,特别是在处理自然语言处理(NLP)和推荐系统时。Redis 作为一个高性能的内存数据库,提供了支持向量搜索的功能。本文将指导你如何实现一个简单的 Redis 向量搜索 API。
三、新的向量搜索应用案例 在Redis 7.2 的更新中,向量搜索得到了重大提升。Trollope 表示 Redis 的开发者已经开始实施多线程功能,以大幅提供扩展能力。他指出,对于某些向量搜索的使用情境,需要能够实时查询数十亿个向量。 他解释说,有一种部署情境是,企业将其内容向量化,使用 Redis 工具存储,并使用 AI 工具对这些数据...
向量相似度搜索的基本原理 向量相似度搜索的基本原理是通过将数据集中的每个元素映射为向量,并使用特定相似度计算算法,如基于余弦相似度的、基于欧氏相似度或基于Jaccard相似度等算法,找到与查询向量最相似的向量。 Redis实现向量相似度搜索 了解原理后,我们开始来实现如何使用Redis实现向量相似度搜索。Redis允许我们在FT....
理论基础与研究 向量数据库用于非结构化文本、图片、音频、视频搜索、推荐,将他们转换为数字向量表示来进行相似性(ANN)搜索。存储和搜索高维向量是其特征之一,通常采用高级索引技术和算法如HNSW, Annoy, 或Faiss来实现。不同于SQL数据库,向量数据库更像nosql,用户接受使
该库整合于Redis Enterprise平台中,作为一个专门针对向量搜索、LLM(大型语言模型)缓存以及聊天历史记录等场景的实时向量数据库系统。 Redis Vector Library的关键特性包括: 第一,简化客户端:专为搜索用向量嵌入设计,使得在AI驱动的任务中更容易使用向量数据。Python版本的Redis Vector Library(redisvl)是对现有广泛使用的...
谷歌云(Google Cloud)为 Valkey 和 Redis 集群的 Memorystore 引入了可扩展的向量搜索功能。该更新允许开发人员以超低的延迟在数十亿个向量上执行向量搜索。 这种增强对于依赖于生成式人工智能的应用程序来说特别有益,例如检索增强生成(RAG)、推荐系统和语义搜索。