用戶期望在他們遇到的每一個應用程序和網站都有搜索功能。然而，超過80%的商業數據是非結構化的，以文本、圖像、音頻、視頻或其他格式存儲。Redis Enterprise如何實現矢量相似性搜索呢？答案是，將AI驅動的搜索功能集成到Redis Enterprise中，以實現矢量相似性搜索。

Redis Enterprise如何實現矢量相似性搜索？

1、將原始數據轉換為嵌入向量

嵌入向量是無結構數據的數值表現形式，能夠捕捉語義信息，通常由人工智能模型創建。圖像、文本、視頻甚至是一個音頻，在Huggingface Model Hub的幫助下，每種內容都可以轉換成各自的嵌入向量。轉換后的數據被存儲在Redis中。

2、Redis支持兩種向量索引方法

Flat：一種蠻力（brute force）方法，它遍歷所有可能的向量進行搜索。
HNSW：一種近似搜索的方法，能夠以更快的速度獲得結果，但精確度較低。

3、索引只需創建一次

當新的哈希數據被存儲在Redis中時，它們會自動重新建立索引。

4、Redis提供搜索功能

Redis提供搜索功能，將全文、標簽和數值預過濾器與K Nearest Neighbors（KNN）向量搜索相結合。

5、Redis的優勢

每秒查詢次數（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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