redis向量数据库,二、Redis向量数据库概述

数据库 2025-01-07 5

Redis 能够用作向量数据库，经过其扩展模块和功用，支撑向量类似度查找。以下是关于 Redis 作为向量数据库的一些要害信息：

1. 根底概念与功用向量数据库：向量数据库用于存储和检索高维向量数据。Redis 经过其模块化架构，支撑向量数据的存储和查找。 RediSearch：这是 Redis 的一个模块，供给查询才能、二级索引和全文查找。从 Redis 2.4 版别开端，引入了对向量类似性查找的支撑。

2. 数据存储与索引数据存储：向量及其相关的元数据能够存储在 Redis 的哈希或 JSON 文档中。索引创立：运用 `FT.CREATE` 指令创立索引。例如，能够创立一个向量索引，指定字段为 `$.vector`，类型为 `VECTOR FLAT`，维度为 512，间隔衡量运用欧几里得间隔（L2）。

3. 向量查找类似度核算：Redis 支撑根据余弦类似度或欧几里得间隔的类似度核算。检索算法：能够运用 HNSW（近似最近邻）或 FLAT（准确最近邻）算法进行向量检索。

4. 实践运用图片查找引擎：Redis 能够用于构建轻量的图片查找引擎，经过向量类似度查找快速找到类似的图片。文本、图画和音频的类似度查找：Redis 答应加载、索引和查询作为 Redis 哈希或 JSON 文档中字段存储的向量，完成文本、图画和音频之间的类似度查找。

5. 功用与优化内存占用：Redis 运用紧缩的倒排索引进行快速索引，且内存占用量低。杂乱查询支撑：支撑与、或和非等杂乱布尔查询，以及强壮的聚合引擎和成果排序功用。

6. 集成与运用 Python 集成：能够运用 Python 包如 `redispy` 和 `redisai` 来集成 Redis 向量数据库功用。代码示例：有多种编程言语（如 Python、Go）的代码示例可用于完成 Redis 向量数据库的功用。

经过以上功用，Redis 作为向量数据库在处理高维数据、支撑快速类似度查找和低内存占用方面体现优异，适用于多种运用场景。

Redis向量数据库：高效类似性查找的新利器

跟着大数据年代的到来，数据量呈爆破式增加，怎么高效地进行数据存储和查询成为了一个重要课题。Redis作为一款高功用的键值存储数据库，近年来在向量数据库范畴展示出了强壮的潜力。本文将具体介绍Redis向量数据库的特色、运用场景以及怎么进行类似性查找。