Redis Vector Search
Redis Vector Search erweitert Redis um Vektor-Ähnlichkeitsfunktionen durch das RediSearch-Modul. Speichern Sie Embeddings neben Ihren bestehenden Redis-Daten, fragen Sie mit Sub-Millisekunden-Latenz ab und nutzen Sie Redis' 1M+ Ops/Sekunde Durchsatz. Perfekt für Anwendungen, die sowohl traditionelles Caching als auch Vektorsuche benötigen: Empfehlungssysteme, semantische Suche, Echtzeit-Personalisierung. Hauptvorteile: In-Memory-Geschwindigkeit, horizontale Skalierung, vertraute Redis-API und nahtlose Integration mit bestehender Redis-Infrastruktur. Unterstützt HNSW- und FLAT-Indizierung mit Kosinus-, L2- und IP-Distanzmetriken.
Überblick
Redis Vector Search bringt Vektor-Ähnlichkeit zu Redis—dem weltweit beliebtesten In-Memory-Datenspeicher. Anstatt eine separate Vektordatenbank zu deployen, verwenden Sie Redis sowohl für traditionelles Caching (Benutzersitzungen, API-Antworten) als auch für Vektoroperationen (semantische Suche, Empfehlungen). Sub-Millisekunden-Abfragelatenz, 1M+ Ops/Sekunde und horizontale Skalierung über Redis Cluster. Anwendungsfälle: Echtzeit-Produktempfehlungen (Benutzer-Embeddings + Produktkatalog speichern), semantische Suche (Abfrage-Embeddings cachen), sitzungsbasierte Personalisierung (Benutzerkontext + Vektorsuche in derselben Transaktion).
Hauptfunktionen
- **In-Memory-Geschwindigkeit**: Sub-Millisekunden-Vektorabfragen, 10-100× schneller als festplattenbasierte Vektor-DBs
- **Hybrid-Abfragen**: Vektorsuche mit traditionellen Filtern kombinieren (Preisspanne + semantische Ähnlichkeit)
- **HNSW-Index**: Hierarchical Navigable Small World-Algorithmus für schnelle approximative Suche
- **Redis-Integration**: Zusammen mit bestehenden Redis-Features verwenden (Caching, Pub/Sub, Streams)
- **Horizontale Skalierung**: Redis Cluster verteilt Vektoren über Knoten
- **Multiple Metriken**: Kosinus-Ähnlichkeit, L2-Distanz, inneres Produkt
Geschäftsintegration
Redis Vector Search eliminiert Infrastrukturkomplexität für Echtzeit-KI-Anwendungen. E-Commerce-Sites, die bereits Redis für Caching verwenden, fügen semantische Produktsuche ohne neue Datenbank hinzu. Gaming-Plattformen, die Redis für Leaderboards verwenden, fügen Spieler-Matchmaking nach Spielstil-Ähnlichkeit hinzu. Finanzdienstleistungen, die Redis für Session-Management verwenden, fügen Betrugserkennung über Transaktions-Embedding-Ähnlichkeit hinzu. Der Hauptvorteil: Infrastruktur konsolidieren—eine Datenbank für Caching, Key-Value und Vektoren reduziert operativen Overhead und verbessert Performance durch Datenlokalisierung.
Technische Spezifikationen
- **Abfragelatenz**: <1ms für HNSW-Abfragen (In-Memory)
- **Durchsatz**: 100K-1M Vektoroperationen/Sekunde pro Knoten
- **Skalierung**: Milliarden von Vektoren über Redis Cluster
- **Dimensionen**: Bis zu 32.768 Dimensionen unterstützt
- **Indextypen**: HNSW (schnell approximativ), FLAT (exakt aber langsamer)
- **Distanzmetriken**: Kosinus, L2, inneres Produkt
Best Practices
- Verwenden Sie HNSW für >10K Vektoren, FLAT für <10K wo exakte Suche benötigt
- Setzen Sie geeignete M und EF_CONSTRUCTION für HNSW basierend auf Genauigkeits-/Geschwindigkeits-Kompromiss
- Verwenden Sie Redis Cluster für >10M Vektoren zur Verteilung über Knoten
- Kombinieren Sie Vektorsuche mit Filtern für bessere Relevanz
- Überwachen Sie Speichernutzung—Vektoren im RAM gespeichert
- Verwenden Sie Redis-Persistenz (RDB/AOF) um Vektordaten-Verlust bei Neustart zu vermeiden