用戶期望在他們遇到的每一個應(yīng)用程序和網(wǎng)站都有搜索功能。然而，超過80%的商業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，以文本、圖像、音頻、視頻或其他格式存儲。Redis Enterprise如何實現(xiàn)矢量相似性搜索呢？答案是，將AI驅(qū)動的搜索功能集成到Redis Enterprise中，以實現(xiàn)矢量相似性搜索。

Redis Enterprise如何實現(xiàn)矢量相似性搜索？

1、將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為嵌入向量

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嵌入向量是無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)值表現(xiàn)形式，能夠捕捉語義信息，通常由人工智能模型創(chuàng)建。圖像、文本、視頻甚至是一個音頻，在Huggingface Model Hub的幫助下，每種內(nèi)容都可以轉(zhuǎn)換成各自的嵌入向量。轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)被存儲在Redis中。

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2、Redis支持兩種向量索引方法

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Flat：一種蠻力（brute force）方法，它遍歷所有可能的向量進(jìn)行搜索。

HNSW：一種近似搜索的方法，能夠以更快的速度獲得結(jié)果，但精確度較低。

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兩種方法都具有相同的必需參數(shù)

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3、索引只需創(chuàng)建一次

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當(dāng)新的哈希數(shù)據(jù)被存儲在Redis中時，它們會自動重新建立索引。

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4、Redis提供搜索功能

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Redis提供搜索功能，將全文、標(biāo)簽和數(shù)值預(yù)過濾器與K Nearest Neighbors（KNN）向量搜索相結(jié)合。

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5、Redis的優(yōu)勢

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每秒查詢次數(shù)（QPS）增加了12倍；

延遲降低至原來的十三分之一；

99.999%的高可用；

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應(yīng)用案例

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應(yīng)用案例——問答

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