Redis在AI时代的应用：向量搜索与语义缓存-优快云博客

Redis在AI时代的应用：向量搜索与语义缓存

【免费下载链接】redis Redis 是一个高性能的键值对数据库，通常用作数据库、缓存和消息代理。* 缓存数据，减轻数据库压力；会话存储；发布订阅模式。* 特点：支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、散列、有序集等；支持持久化存储；基于内存，性能高。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/redis

你是否还在为AI应用的响应速度慢、成本高而烦恼？当用户提问时，你的系统是否需要重复调用大型语言模型（LLM）进行相同语义的处理？一文带你掌握Redis在AI时代的两大核心应用——向量搜索与语义缓存，让你的AI应用既快又省！

读完本文，你将能够：

理解Redis作为向量数据库的核心优势
掌握使用Redis Vector Sets实现高效向量搜索的方法
学会通过语义缓存大幅降低LLM调用成本
了解在实际项目中应用这些技术的最佳实践

Redis与AI：为什么选择Redis？

Redis作为一款高性能的键值对数据库，在AI时代展现出了强大的适应性。它不仅支持多种数据结构，还提供了向量搜索、JSON文档存储等功能，完美契合AI应用的需求。

Redis的AI应用场景

根据README.md，Redis在AI领域的主要应用包括：

向量存储（Vector Store for GenAI）：与AI应用（如LangGraph、mem0）集成，用于短期记忆、长期记忆、LLM响应缓存（语义缓存）和检索增强生成（RAG）
搜索和查询引擎（Search and Query Engine）：支持向量搜索、全文搜索、地理空间查询、排序和聚合
语义缓存（Semantic Caching）：缓存LLM响应，避免重复计算

Redis向量搜索：快速实现相似性匹配

Redis通过Vector Sets模块提供了强大的向量搜索能力。这一功能允许你存储向量嵌入（Embedding）并快速找到相似的向量，是实现RAG架构的关键组件。

Vector Sets简介

Vector Sets是Redis 8.0及以上版本内置的一种新数据类型，类似于Sorted Sets，但元素关联的是向量而非分数。它基于HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法实现高效的近似最近邻搜索。

modules/vector-sets/README.md详细介绍了Vector Sets的实现和使用方法。

核心命令

Vector Sets提供了一系列专门的命令来操作向量数据：

VADD：向向量集添加元素
VSIM：返回与给定向量相似的元素
VDIM：返回向量集的维度
VCARD：返回向量集的元素数量
VREM：从向量集中删除元素

基本使用示例

添加向量到集合：

VADD movie_embeddings VALUES 384 0.123 0.456 ... "The Matrix" SETATTR '{"year": 1999, "genre": "sci-fi"}'

搜索相似向量：

VSIM movie_embeddings ELE "The Matrix" COUNT 5 WITHSCORES WITHATTRIBS

这将返回与"The Matrix"最相似的5部电影及其相似度分数和属性。

电影推荐示例

modules/vector-sets/examples/movies/README提供了一个基于电影剧情生成向量嵌入并进行相似性搜索的完整示例。

示例代码使用mxbai-embed-large模型生成电影剧情的向量表示，然后使用Redis存储这些向量并进行相似性搜索：

def get_embedding(text):
    """获取文本的向量嵌入"""
    url = "http://localhost:11434/api/embeddings"
    payload = {
        "model": "mxbai-embed-large",
        "prompt": "Represent this movie plot and genre: "+text
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()['embedding']

def add_to_redis(title, embedding, quant_type):
    """将向量添加到Redis"""
    args = ["VADD", "many_movies_mxbai-embed-large_"+quant_type, "VALUES", str(len(embedding))]
    args.extend(map(str, embedding))
    args.append(title)
    args.append(quant_type)
    redis_client.execute_command(*args)

搜索结果示例：

127.0.0.1:6379> VSIM many_movies_mxbai-embed-large_NOQUANT ELE "The Matrix"
 1) "The Matrix"
 2) "The Matrix Reloaded"
 3) "The Matrix Revolutions"
 4) "Commando"
 5) "Avatar"
 6) "Forbidden Planet"
 7) "Terminator Salvation"
 8) "Mandroid"
 9) "The Omega Code"
10) "Coherence"

过滤搜索

Vector Sets支持结合向量相似度和标量过滤的高级搜索功能。你可以为向量元素添加属性，并在搜索时应用过滤条件：

VSIM movie_embeddings ELE "The Matrix" FILTER '.year > 2000 and .genre == "sci-fi"'

这将只返回2000年以后发行的科幻电影中与"The Matrix"相似的作品。

语义缓存：大幅降低LLM调用成本

语义缓存是Redis在AI应用中的另一项关键应用。传统的键值缓存基于精确匹配，而语义缓存基于内容相似性，能够识别语义相近的查询并返回缓存结果，从而显著减少对LLM的调用次数。

语义缓存工作原理

将用户查询转换为向量嵌入
使用VSIM命令在Redis中搜索相似的查询向量
如果找到相似度足够高的向量，返回对应的缓存结果
如果未找到，则调用LLM，将结果和查询向量一起存入Redis

实现示例

modules/vector-sets/examples/cli-tool/README.md提供了一个语义搜索工具的示例，展示了如何将自然语言查询转换为向量并进行相似性搜索。

以下是一个简单的语义缓存实现伪代码：

def semantic_cache(query, threshold=0.9):
    # 生成查询向量
    query_vector = get_embedding(query)
    
    # 搜索相似查询
    results = redis_client.execute_command(
        "VSIM", "llm_cache", "VALUES", len(query_vector), *query_vector,
        "COUNT", 1, "WITHSCORES", "EPSILON", 1-threshold
    )
    
    if results:
        # 返回缓存结果
        return json.loads(results[1])
    
    # 调用LLM
    llm_response = call_llm(query)
    
    # 缓存结果
    redis_client.execute_command(
        "VADD", "llm_cache", "VALUES", len(query_vector), *query_vector,
        json.dumps({"query": query, "response": llm_response})
    )
    
    return llm_response

缓存优化策略

设置适当的相似度阈值：根据应用需求调整，平衡缓存命中率和结果准确性
使用量化存储：通过Q8或BIN选项减少内存占用，如VADD ... Q8
设置过期策略：结合Redis的EXPIRE命令自动清理旧缓存
定期维护：使用VRANDMEMBER命令抽样检查缓存质量，淘汰低质量条目

性能优化与最佳实践

向量量化

为了平衡性能和精确度，Vector Sets支持多种量化方式：

NOQUANT：不量化，使用原始FP32格式
Q8：使用有符号8位整数量化（默认）
BIN：使用二进制量化，内存占用最小，速度最快

量化选择应根据应用需求权衡：

开发/测试：使用NOQUANT确保最佳精度
生产环境（内存受限）：使用Q8
大规模部署：考虑BIN以获得最高性能

线程模型

Vector Sets实现了高效的线程模型，确保即使在高负载下也能保持良好性能：

VSIM命令默认在单独线程中执行，避免阻塞主Redis线程
读写锁机制允许多个并发读取
写入操作会短暂阻塞读取，但通过CAS选项可以部分并行化

详细信息请参考modules/vector-sets/README.md中的"Single Instance Scalability and Latency"部分。

内存管理

对于大规模向量数据集，建议：

合理设置HNSW参数（M和EF）平衡速度和精度
使用REDUCE选项进行随机投影降维
考虑Redis集群部署以扩展存储容量

总结与展望

Redis通过Vector Sets模块为AI应用提供了强大的向量搜索和语义缓存能力，帮助开发者构建高性能、低成本的AI系统。无论是构建RAG系统、推荐引擎还是优化LLM调用，Redis都能发挥重要作用。

随着AI技术的不断发展，Redis在AI领域的应用将更加广泛。未来可能会看到更多针对AI工作流优化的功能，如与TensorFlow/PyTorch的更紧密集成、实时特征存储等。

立即尝试Redis的向量搜索和语义缓存功能，提升你的AI应用性能！

下一步

查看官方文档：README.md
尝试示例代码：modules/vector-sets/examples/
深入了解Vector Sets实现：modules/vector-sets/vset.c
参与社区讨论，分享你的使用经验

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考