作者丨Shritama Saha
编译丨诺亚
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
向量数据库，一个从去年开始火到今年的概念，通常被认为是大模型的记忆海绵。
作为一种专门用于存储、 管理、查询、检索向量的数据库，向量数据库可以说是大模型落地行业场景必不可少的组成部分。
当然也有人曾指出，向量数据库这波热潮有不少炒作成分，到底是虚火还是实火，或许还要等时间验证。不过，这个赛道上入局的玩家已经越来越多了。比如大家耳熟能详的Redis。
Redis最近推出了一款名为Redis Vector Library的工具，旨在为生成式AI应用开发提供更为高效便捷的支持。
该库整合于Redis Enterprise平台中，作为一个专门针对向量搜索、LLM（大型语言模型）缓存以及聊天历史记录等场景的实时向量数据库系统。
Redis Vector Library的关键特性包括：
第一，简化客户端：专为搜索用向量嵌入设计，使得在AI驱动的任务中更容易使用向量数据。Python版本的Redis Vector Library（redisvl）是对现有广泛使用的redis-py客户端的扩展，能够与Redis实现无缝集成，以支持生成式AI应用程序。
第二，便捷安装与部署：通过pip包管理器即可安装此库；开发者可以选择在Redis Cloud上部署获得托管服务，或者利用Docker镜像进行本地开发环境搭建。
第三，精细化配置与自定义架构：该库还配备有专用CLI工具rvl，用于更方便地管理和操作向量数据。为了优化生产环境下的搜索性能，redisvl允许用户明确配置索引设置和数据集架构，并且采用YAML文件格式来简化自定义架构的定义、加载及管理工作。
另外，VectorQuery功能是redisvl的核心组件之一。VectorQuery致力于简化带有可选过滤条件的向量搜索过程，从而提高检索结果的精确度。除了基础查询外，还支持将结构化数据的搜索与基于向量相似性的搜索相结合。
此外，该库还包含一个内建的vectoriser模块，可以生成并管理各种流行嵌入技术提供的向量表示，如Cohere、OpenAI、VertexAI和HuggingFace等平台的嵌入模型，进一步增强了AI应用的能力范围。
Redisvl 还集成了语义缓存功能，通过基于语义相似性缓存响应来提升与大模型（LLMs）交互的应用程序效率。这一特性声称能够通过复用，针对相似查询的先前缓存响应，从而减少响应时间和API调用成本。该库旨在未来提供LLM会话管理和上下文访问控制的抽象接口，以进一步增强对LLM资源使用的优化和安全控制。
参考链接：https://analyticsindiamag.com/redis-unveils-redis-vector-library-for-generative-ai-development/
