redis-product-search：向量搜索相似度功能

redis-product-search：向量搜索相似度功能

redis-product-search Visual and semantic vector similarity with Redis Stack, FastAPI, PyTorch and Huggingface. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/redis-product-search

项目介绍

redis-product-search 是一个基于 Redis Stack 和 Redis Enterprise 的向量搜索相似度（VSS）功能演示应用。通过集成 RediSearch 模块，该应用可以将向量类型和索引添加到 Redis 中，从而将 Redis 转化成一个高性能的向量数据库，适用于多种类型的场景。

该项目展示了以下 Redis Stack 功能：

• 向量相似度搜索：支持通过图像和文本进行搜索。
• 多种向量索引类型：包括 HNSW 和扁平（暴力搜索）索引。
• 混合查询：在向量搜索前应用标签进行预过滤。

项目技术分析

redis-product-search 使用了现代的前后端技术栈，包括以下组件：

• Redis Stack：用于向量数据库和 JSON 存储的强大工具。
• RedisVL：Python 向量数据库客户端，用于处理向量搜索。
• FastAPI：一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于后端 API 开发。
• Pydantic：用于数据验证和类型注解的 Python 库。
• React（配合 TypeScript）：用于构建用户界面的前端框架。
• Docker Compose：用于容器编排和简化开发流程。
• MaterialUI 和 React-Bootstrap：用于 UI 元素的库。
• Pytorch/Img2Vec 和 Huggingface Sentence Transformers：用于创建向量嵌入的工具。

项目的整体结构参考了 tiangelo/full-stack-fastapi-template，并通过 Single Page Application（SPA）的形式进行了优化。

项目及技术应用场景

redis-product-search 的主要应用场景包括电子商务领域的商品搜索、推荐系统以及图像相似度匹配等。以下是一些具体的应用案例：

1. 电子商务搜索：用户可以通过上传图片或输入文本描述来搜索类似的产品。
2. 个性化推荐：根据用户的购买历史和搜索行为，推荐相似的产品。
3. 图像识别：在商品数据库中，通过图像匹配找到相似的商品。

项目特点

高性能向量搜索

通过利用 Redis Stack 的向量搜索功能，redis-product-search 实现了高速的向量搜索，适用于大规模数据集。

灵活的索引类型

项目支持多种向量索引类型，包括 HNSW 和扁平索引，为不同的搜索需求和性能目标提供了灵活性。

响应式 UI

使用 React 和相关 UI 库构建的界面，提供了流畅的用户体验，同时支持响应式设计，适用于各种设备和屏幕尺寸。

容器化部署

通过 Docker Compose，项目可以轻松地在容器环境中部署和运行，大大简化了部署流程。

易于扩展

项目采用模块化设计，易于扩展和维护，开发者可以根据自己的需求添加新的功能和模块。

结论

redis-product-search 是一个功能强大的开源项目，它充分利用了 Redis Stack 的向量搜索能力，为开发者提供了一个实用的工具，以实现高效的相似度搜索和推荐系统。无论您是电子商务平台的开发者还是需要图像匹配功能的工程师，redis-product-search 都能为您提供所需的工具和灵活性。立即尝试这个项目，开启您的向量搜索之旅！

redis-product-search Visual and semantic vector similarity with Redis Stack, FastAPI, PyTorch and Huggingface. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/redis-product-search