Redis è un database open source in memoria noto per le sue prestazioni elevate, spesso utilizzato per caching, analisi in tempo reale e applicazioni a bassa latenza. Con l’aggiunta di Redis Vector (precedentemente parte di Redisearch), Redis supporta ora anche la ricerca per similarità tra vettori, rendendolo adatto ad applicazioni moderne di intelligenza artificiale come la ricerca semantica, i motori di raccomandazione e i sistemi di retrieval ibrido.

Unendo l'efficienza della memoria RAM con la capacità di gestire embedding vettoriali ad alta dimensione, Redis è una soluzione ideale per carichi di lavoro AI in tempo reale su dataset di dimensioni piccole o medie.

Vantaggi principali:

• Ricerca vettoriale veloce con indice HNSW

• Query ibride: filtri strutturati + similarità tra vettori

• Integrazione nativa con l’ecosistema Redis e prestazioni in tempo reale

Quali sono le funzionalità principali di Redis per i vettori?

Archiviazione e recupero vettoriale in memoria

Redis consente di memorizzare vettori densi come campi nei documenti per un accesso ultra-rapido.

• Ottimale per inferenze a bassa latenza (es. chatbot, ricerca semantica)

• Adatto a dataset interamente gestiti in memoria

• Supporta vettori in formato float32 e binario

Ricerca per similarità con indice HNSW

Redis utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimativa dei vicini (ANN).

• Ricerca k-NN efficiente in spazi ad alta dimensione

• Parametri configurabili per bilanciare precisione e performance

• Ideale per dataset fino a ~100 milioni di vettori

Query ibride con filtri e ranking

Redis supporta ricerche combinate, unendo filtri classici e punteggi basati sulla distanza vettoriale.

• Filtro per valori numerici, tag e coordinate geografiche

• Utile per raccomandazioni, personalizzazione e ricerca di prodotti

• I risultati possono essere ordinati con logiche composite

Aggiornamenti in tempo reale e bassa latenza

Essendo una soluzione in-memory, Redis garantisce tempi di risposta inferiori al millisecondo.

• Supporta l’inserimento, aggiornamento e cancellazione di vettori in tempo reale

• Non è necessario ricostruire l’indice dopo ogni modifica

• Perfetto per applicazioni dinamiche con frequente aggiornamento dei dati

Parte dell’ecosistema Redis Stack

La ricerca vettoriale è inclusa in Redis Stack, che comprende anche moduli per JSON, time series e grafi.

• Integrazione con RedisJSON per combinare dati strutturati e embedding

• Disponibile per installazione on-premise o tramite Redis Cloud

• Compatibile con LangChain, OpenAI, Hugging Face e altri strumenti AI

Perché scegliere Redis per la ricerca vettoriale?

• Prestazioni elevate: risposta in tempo reale per applicazioni sensibili alla latenza

• Database multi-modello: vettori, documenti e dati strutturati in un unico sistema

• Open source e pronto per il cloud: flessibile e facilmente scalabile

• Supporto per query ibride: unisce filtri tradizionali e ricerca semantica

• Ecosistema solido: ampio supporto, client per più linguaggi e integrazioni con strumenti AI moderni