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Redis 向量搜索

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   1819 words   4 minutes 

序言

Redis 除了我们所熟知的缓存功能之外，还通过 RedisJSON、RediSearch、RedisTimeSeries、RedisBloom 等模块支持了 JSON 数据、查询与搜索（包括全文搜索、向量搜索、GEO 地理位置等）、时序数据、概率计算等等扩展功能。这些模块既可以按需导入，也被全部打包到了 Redis Stack 中方便我们直接使用。

本文将会简述 Redis 如何作为向量数据库使用。

Redis 作为向量数据库

假设我们使用 Redis 来完成以图搜图服务，核心数据有：

  • photoID：每个图片的唯一ID
  • userID：图片所属的用户ID，后续查询时可以作为过滤条件
  • vector：每个图片的特性向量

创建索引 & 插入向量

为此，我们使用 JSON 格式来保存数据，并使用 FT.CREATE 命令创建索引（由于向量计算的特殊性，必须创建索引才能进行搜索）：

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FT.CREATE photos ON JSON
PREFIX 1 photoID: SCORE 1.0
SCHEMA
    $.userID as userID NUMERIC
	$.vector AS vector VECTOR FLAT 6 TYPE FLOAT32 DIM 512 DISTANCE_METRIC L2

上述命令的意思是：

  • 我们基于 JSON 创建了一个名为 photos 的索引
  • 该索引作用于前缀为 photoID: 的所有 key
  • JSON 数据中有两个字段：
    • 一个字段是 userID ，类型为 NUMERIC 数字
    • 另一个字段是 vector，类型为 VECTOR 向量，该向量字段使用的相似性算法是 FLAT（目前只支持 FLAT 和 HNSW），6 表示命令后面跟着 6 个参数，TYPE FLOAT32 表示向量中元素的类型，DIM 512 表示向量的维度是 512，DISTANCE_METRIC L2 表示计算向量距离使用的是 L2 欧几里得距离（除了 L2 之外还支持 IP 内积和 COSINE 余弦距离）

代码示例（已经有很多文章示例用的 Python，本文决定用 Go 来实现）：

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package redis_test

import (
	"bytes"
	"context"
	"encoding/binary"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"math/rand"
	"strconv"

	"github.com/redis/go-redis/v9"
)

func GenVectorArr(dim int) []float32 {
	vectors := make([]float32, dim)
	for i := 0; i < dim; i++ {
		vectors[i] = rand.Float32()
	}
	return vectors
}

type Photos struct {
	ID     int       `json:"-"`
	UserID int       `json:"userID"`
	Vector []float32 `json:"vector"`
}

var rds *redis.Client

func getRedisClient() *redis.Client {
	if rds == nil {
		rds = redis.NewClient(&redis.Options{
			Addr:     "your-redis-host",
			Username: "xxxx",
			Password: "xxxx",
		})
	}
	return rds
}

func CreateVector() {
	rdb := getRedisClient()
	ctx := context.Background()
	rdb.FlushAll(ctx)

	// 创建索引：
	// FT.CREATE photos ON JSON
	// PREFIX 1 photoID: SCORE 1.0
	// SCHEMA
	// 	 $.userID as userID NUMERIC
	// 	 $.vector AS vector VECTOR FLAT 6 TYPE FLOAT32 DIM 512 DISTANCE_METRIC L2
	val, err := rdb.Do(ctx, "FT.CREATE", "photos", "ON", "JSON", "PREFIX", "1", "photoID:", "SCORE", "1.0", "SCHEMA", "$.userID", "as", "userID", "NUMERIC", "$.vector", "as", "vector", "VECTOR", "FLAT", "6", "TYPE", "FLOAT32", "DIM", "512", "DISTANCE_METRIC", "L2").Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("FT.CREATE:", val.(string))

    // 插入 1000 个向量
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		photo := Photos{
			ID:     100000 + i,
			UserID: 200000 + (i / 100),
			Vector: GenVectorArr(512),
		}
		photobytes, _ := json.Marshal(photo)

		if r := rdb.JSONSet(ctx, "photoID:"+strconv.Itoa(photo.ID), "$", photobytes); r.Err() != nil {
			panic(r.Err())
		}
	}
}

示例中，我们使用 JSON.SET 插入了 1000 个随机生成的 512 维向量。

查看单个数据占用的内存大小可以使用 JSON.DEBUG MEMORY 命令：

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> JSON.DEBUG memory photoID:100000
(integer) 16552

可以看到我们的单条数据使用了约 16 KB 内存，以此类推 1000 条数据需要 16 MB 内存，1 百万数据需要 16 GB 内存。

查看索引信息则可以使用 FT.INFO 命令。

向量搜索

向量搜索使用的命令是 FT.SEARCH。

搜索示例 1：

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FT.SEARCH photos "*=>[KNN 10 @vector $BLOB AS my_scores]"
    RETURN 1 $.userID
    PARAMS 2
    BLOB "查询向量"
    SORTBY my_scores
    DIALECT 2

含义是：

  • 在 photos 索引上进行向量搜索，
  • "*=>[KNN 10 @vector $BLOB AS my_scores]" 搜索范围是 * 既索引的全部数据，执行的是 KNN 搜索，返回 10 个文档，搜索字段是 vector，相似度分数定义为 my_scores
  • RETURN 1 $.userID 搜索结果只返回 userID 字段（由于 vector 字段比较大，取回会浪费网络传输时间，所以用不到的话就忽略）
  • PARAMS 2 两个查询参数
  • BLOB "查询向量" 通过二进制传输查询向量
  • SORTBY my_scores 排序
  • DIALECT 2 执行查询的 dialect 版本

搜索示例 2，增加预过滤：

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FT.SEARCH photos "(@userID:[200000,200000])=>[KNN $K @vector $BLOB AS my_scores]"
    RETURN 1 $.userID
    PARAMS 4
    BLOB "查询向量"
    K 3
    SORTBY my_scores
    DIALECT 2

通过设置 userID 的范围对索引中的部分数据进行向量搜索。

代码示例：

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// Float32SliceToBytes converts a []float32 to a byte slice (BLOB).
func Float32SliceToBytes(data []float32) ([]byte, error) {
	buf := new(bytes.Buffer)
	err := binary.Write(buf, binary.LittleEndian, data)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return buf.Bytes(), nil
}

func SearchVector() {
	rdb := getRedisClient()
	ctx := context.Background()

	// 构造查询向量
	searchVector := GenVectorArr(512)
	searchBlob, _ := Float32SliceToBytes(searchVector)

	// KNN 向量搜索，对 vector 字段进行向量搜索，返回 10 个文档，按照与查询向量的距离对结果进行排序：
	// FT.SEARCH photos "*=>[KNN 10 @vector $BLOB AS my_scores]" RETURN 1 $.userID PARAMS 2 BLOB "查询向量" SORTBY my_scores DIALECT 2
	val, err := rdb.Do(ctx, "FT.SEARCH", "photos", "*=>[KNN 10 @vector $BLOB AS my_scores]", "RETURN", "1", "$.userID", "PARAMS", "2", "BLOB", searchBlob, "SORTBY", "my_scores", "DIALECT", "2").Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("FT.SEARCH:", val)

	// KNN 向量搜索，增加预过滤条件
	// FT.SEARCH photos "(@userID:[200000,200000])=>[KNN $K @vector $BLOB AS my_scores]" RETURN 1 $.userID PARAMS 4 BLOB "查询向量" K 3 SORTBY my_scores DIALECT 2
	r2, err := rdb.Do(ctx, "FT.SEARCH", "photos", "(@userID:[200000,200000])=>[KNN $K @vector $BLOB AS my_scores]", "RETURN", "1", "$.userID", "PARAMS", "4", "BLOB", searchBlob, "K", "3", "SORTBY", "my_scores", "DIALECT", "2").Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("-------------------------")
	fmt.Println("FT.SEARCH with filter total results:", r2)
}

性能

Redis 官方专门写过一篇文章 Benchmarking results for vector databases。

https://raw.githubusercontent.com/RifeWang/images/master/redis/redis-vector-benchmark.png

其结论就是不论是吞吐量还是搜索延时，Redis 作为向量数据库在测试中表现得最好。

另外由于向量计算比较耗时，如果仍然放在单线程中完成，一定会发生阻塞影响后续调用，所以针对搜索场景，Redis 使用了多线程的方式进行了改进：

https://raw.githubusercontent.com/RifeWang/images/master/redis/redis-vector-search-multi-thread.png

更多信息请查阅上述官方文章。

最后，如果我们的数据量并不大，那么使用 Redis 作为向量数据库也是一个很好的选择。

参考资料：

Updated on 2024-11-21
 Redis
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