虹科干货 | 化身向量数据库的Redis Enterprise——快速、准确、高效的非结构化数据解决方案!

用户期望在他们遇到的每一个应用程序和网站都有搜索功能。然而,超过80%的商业数据是非结构化的,以文本、图像、音频、视频或其他格式存储。Redis Enterprise如何实现矢量相似性搜索呢?答案是,将AI驱动的搜索功能集成到Redis Enterprise中,以实现矢量相似性搜索。

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Redis Enterprise如何实现矢量相似性搜索?

1、将原始数据转换为嵌入向量

嵌入向量是无结构数据的数值表现形式,能够捕捉语义信息,通常由人工智能模型创建。图像、文本、视频甚至是一个音频,在Huggingface Model Hub的帮助下,每种内容都可以转换成各自的嵌入向量。转换后的数据被存储在Redis中。

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2、Redis支持两种向量索引方法

Flat:一种蛮力(brute force)方法,它遍历所有可能的向量进行搜索。
HNSW:一种近似搜索的方法,能够以更快的速度获得结果,但精确度较低。

两种方法都具有相同的必需参数

3、索引只需创建一次

当新的哈希数据被存储在Redis中时,它们会自动重新建立索引。

4、Redis提供搜索功能

Redis提供搜索功能,将全文、标签和数值预过滤器与K Nearest Neighbors(KNN)向量搜索相结合。

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5、Redis的优势

每秒查询次数(QPS)增加了12倍;
延迟降低至原来的十三分之一;
99.999%的高可用;

应用案例

  • 文档检索
  • 问答
  • 推荐系统
  • 视觉搜索

应用案例——推荐系统
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应用案例——问答
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推荐阅读:
《虹科Redis企业版数据库简介》
《虹科方案 | Redis Enterprise:适用于任何企业的矢量数据库解决方案》

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