Redis ist eine Open-Source-In-Memory-Datenbank, die vor allem für Caching, Echtzeitanalysen und latenzkritische Anwendungen bekannt ist. Mit der Erweiterung Redis Vector (früher Teil von RediSearch) unterstützt Redis jetzt auch die Vektorsuche, was es für moderne KI-Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungssysteme oder hybride Retrieval-Systeme besonders interessant macht.

Redis kombiniert hohe Geschwindigkeit und geringe Latenz mit der Möglichkeit, hochdimensionale Vektorembeddings direkt zu speichern und abzufragen. Damit eignet es sich gut für KI-Workloads mit kleinen bis mittelgroßen Datensätzen, die schnelle Reaktionen erfordern.

Zentrale Vorteile:

• Schnelle Vektorsuche mit HNSW-Indexierung

• Hybride Abfragen mit strukturierten Filtern und Vektorsuche

• Nahtlose Integration in das Redis-Ökosystem

Was sind die Hauptfunktionen von Redis für Vektorsuche?

In-Memory-Speicherung und Zugriff auf Vektoren

Redis ermöglicht das Speichern von dichten Vektoren als Felder innerhalb von Dokumenten.

• Extrem niedrige Latenz – ideal für Echtzeit-Inferenz (z. B. Chatbots, semantische Suche)

• Gut geeignet für Datensätze, die vollständig im RAM gehalten werden können

• Unterstützt float32- und binäre Vektorformate

Ähnlichkeitssuche mit HNSW-Index

Redis verwendet den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World) für Approximate Nearest Neighbor (ANN).

• Effiziente k-NN-Suche in hochdimensionalen Räumen

• Konfigurierbar für optimales Verhältnis von Genauigkeit und Geschwindigkeit

• Skaliert gut bei Datensätzen bis etwa 100 Millionen Vektoren

Hybride Abfragen mit Filtern und Scoring

Redis ermöglicht kombinierte Abfragen mit Vektorähnlichkeit und klassischen Metadaten-Filtern.

• Unterstützung für numerische, Tag- und Geo-Filter

• Kombinierte Bewertung von Vektordistanz und strukturierten Feldern

• Nützlich für Personalisierung, Produktsuche, Recommender-Systeme

Echtzeit-Updates mit extrem niedriger Latenz

Als In-Memory-Datenbank bietet Redis Antwortzeiten im Sub-Millisekundenbereich.

• Echtzeit-Ingestion, Updates und Löschungen von Vektoren

• Indexe müssen nicht nach jeder Änderung neu aufgebaut werden

• Ideal für interaktive Anwendungen mit schnellen Feedbackzyklen

Teil des Redis Stack Ökosystems

Die Vektorsuche ist über Redis Stack verfügbar, das auch JSON, Time Series und Graph-Module umfasst.

• Integration mit RedisJSON für strukturierte Daten und Embeddings

• Lokale oder Cloud-basierte Bereitstellung möglich (Redis Cloud)

• Kompatibel mit LangChain, OpenAI, Hugging Face und weiteren KI-Tools

Warum Redis für Vektorsuche?

• Extrem hohe Geschwindigkeit: Für Echtzeit-Workloads optimiert

• Multi-Model-Ansatz: Vektoren, strukturierte Daten und Dokumente in einem System

• Open Source und Cloud-fähig: Flexible Nutzung und Skalierung

• Hybride Suchabfragen: Kombination von Filtern und Vektorscoring

• Starkes Ökosystem: Aktive Community, umfangreiche Integrationen und Clients für viele Sprachen