利用Redis实现向量相似度搜索：解决文本、图像和音频之间的相似度匹配问题

在自然语言处理领域，有一个常见且重要的任务就是文本相似度搜索。文本相似度搜索是指根据用户输入的一段文本，从数据库中找出与之最相似或最相关的一段或多段文本。它可以应用在很多场景中，例如问答系统、推荐系统、搜索引擎等。

比如，当用户在知乎上提出一个问题时，系统就可以从知乎上已有的回答中找出与该问题最匹配或最有价值的回答，并展示给用户。

要实现类似高效的搜索，我们需要使用一些特殊的数据结构和算法。其中，向量相似度搜索是一种在大规模数据搜索中表现优秀的算法。而Redis作为一种高性能的键值数据库，也可以帮助我们实现向量相似度搜索。

在开始学习如何使用Redis实现向量相似度搜索之前，需要了解向量及向量相似度搜索的基本知识和原理，以便更好地理解后面的内容。

什么是向量？

向量是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念，它是一个具有方向和长度的量，用于描述问题，如空间几何、力学、信号处理等。在计算机科学中，向量被用于表示数据，如文本、图像或音频。此外，向量还代表AI模型对文本、图像、音频、视频等非结构化数据的印象。

向量相似度搜索的基本原理

向量相似度搜索的基本原理是通过将数据集中的每个元素映射为向量，并使用特定相似度计算算法，如基于余弦相似度的、基于欧氏相似度或基于Jaccard相似度等算法，找到与查询向量最相似的向量。

Redis实现向量相似度搜索

了解原理后，我们开始来实现如何使用Redis实现向量相似度搜索。Redis允许我们在FT.SEARCH命令中使用向量相似度查询。使我们可以加载、索引和查询作为Redis哈希或JSON文档中字段存储的向量。

//相关文档地址

Vector similarity | Redis

1、Redis Search安装

关于Redis Search的安装和使用，此处不再赘述，如果您对此不熟悉，可以参考上一篇文章：

C#+Redis Search：如何用Redis实现高性能全文搜索

2、创建向量索引库

这里我们使用NRedisStack和StackExchange.Redis两个库来与Redis进行交互操作。

//创建一个Redis连接
static ConnectionMultiplexer mux = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
//获取一个Redis数据库
static IDatabase db = mux.GetDatabase();
//创建一个RediSearch客户端
static SearchCommands ft = new SearchCommands(db, null);

在进行向量搜索之前，首先需要定义并创建索引，并指定相似性算法。

public static async Task CreateIndexAsync()
{
    await ft.CreateAsync(indexName,
        new FTCreateParams()
                    .On(IndexDataType.HASH)
                    .Prefix(prefix),
        new Schema()
                    .AddTagField("tag")
                    .AddTextField("content")
                    .AddVectorField("vector",
                        VectorField.VectorAlgo.HNSW,
                        new Dictionary<string, object>()
                        {
                            ["TYPE"] = "FLOAT32",
                            ["DIM"] = 2,
                            ["DISTANCE_METRIC"] = "COSINE"
                        }));
}

这段代码的意思是：

• 使用了一个异步方法 ft.CreateAsync 来创建索引。它接受三个参数：索引名称 indexName，一个 FTCreateParams 对象和一个 Schema 对象；
• FTCreateP