此外,距离我发布上一篇“图片搜索引擎”后,不论是文章中使用的向量数据库 Milvus、还是用来快速做 Embedding 的 Towhee 不论是项目还是团队,都经历了比较多的迭代,面向的目标客户群体和场景也更明确,不太适合再做本地解决方案,更适合云端分布式场景。 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...
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 工具对这些数据进行搜索。 Trollope 说:“...
2. 搜索时的向量生成: 当执行SearchRequest.query(message)时,系统会将输入的message转换为一个查询向量。这一步是通过同样的嵌入模型,将查询文本转换为与存储在 Redis 中相同维度的向量。 3. 相似度匹配: vectorStore.similaritySearch(request)函数使用了一...
此外,距离我发布上一篇“图片搜索引擎”后,不论是文章中使用的向量数据库 Milvus、还是用来快速做 Embedding 的 Towhee 不论是项目还是团队,都经历了比较多的迭代,面向的目标客户群体和场景也更明确,不太适合再做本地解决方案,更适合云端分布式场景。 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...
生成向量表示或嵌入只是第一步。您需要一个数据库来存储向量、为它们建立索引并执行向量相似性搜索。三、使用Redis Enterprise作为向量数据库 向量相似性搜索的核心是存储、索引和查询向量数据的能力。这些是向量数据库所需的基本功能。Redis Enterprise的VSS 功能RediSearch 模块的一个新功能。它允许开发人员像在 Redis ...
Redis 2.0 的搜索功能将其提升到了一个新的水平，使其更加容易和方便。从 Redis 2.4 开始，也就是去年 3 月份开始，我们正式支持向量搜索。在大型语言模型引起轰动之前，Redis 就已经开始在向量数据库领域布局。由于 Redis 在各行业广泛应用，一经推出向量搜索功能，全球范围内的许多客户就开始使用了。随着大型...
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...
例如,你需要搜索一棵发财树的图片,如果用传统数据库来检索,你大概率会在茫茫树丛中错失心仪的发财树。但是,向量相似性搜索能用向量来表示所有树的特征,这样就能够通过计算向量之间的距离来判断树的相似度,美美发财啦! 听说Redis Enterprise也可以作为向量数据库来使用了?
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.SEARCH命令中使用向量相似度...
此外,距离我发布上一篇“图片搜索引擎”后,不论是文章中使用的向量数据库 Milvus、还是用来快速做 Embedding 的 Towhee 不论是项目还是团队,都经历了比较多的迭代,面向的目标客户群体和场景也更明确,不太适合再做本地解决方案,更适合云端分布式场景。 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...