主要观点总结
谷歌云为Valkey和Redis集群的Memorystore引入了可扩展的向量搜索功能，允许开发人员执行超低延迟的向量搜索。这项更新特别有益于生成式人工智能应用程序，如RAG、推荐系统和语义搜索。该更新增强了集群能力，对数亿个向量进行处理并保持低延迟和高召回率。此外，还支持混合查询，结合了向量搜索与数字和标签字段过滤器。然而，社区成员提醒，在没有部署Redis的向量搜索技术的组织中使用需谨慎。同时，谷歌云的这一贡献对于开源社区和Valkey开发人员来说是一个重要的里程碑，有助于推进开源生态系统的发展。
关键观点总结
关键观点1: 谷歌云为Memorystore引入向量搜索功能
更新允许在数十亿向量上执行超低延迟的搜索，特别有益于生成式人工智能应用程序。
关键观点2: 增强集群能力
每个节点包含与其键空间部分相对应的索引分区，使集群能够处理大量数据并保持低延迟和高召回率。
关键观点3: 支持混合查询
混合查询结合了向量搜索与数字和标签字段过滤器，使开发人员能够更精细地调整搜索结果。
关键观点4: 社区成员的警告和建议
如果组织未部署Redis的向量搜索技术，使用此技术需谨慎。一些专家建议坚持使用已成熟的数据持久和查询技术。
关键观点5: 谷歌对开源社区的贡献
谷歌云的这一贡献对于Valkey开发人员和开源社区来说是一个重要的里程碑，有助于推进开源生态系统的发展。
文章预览
作者 | Mohit Palriwal
译者 | 刘雅梦
策划 | 丁晓昀 谷歌云（Google Cloud）为 Valkey 和 Redis 集群的 Memorystore 引入了可扩展的向量搜索功能。该更新允许开发人员以超低的延迟在数十亿个向量上执行向量搜索。 这种增强对于依赖于生成式人工智能的应用程序来说特别有益，例如检索增强生成（RAG）、推荐系统和语义搜索。 该更新利用了在集群中跨节点划分向量索引进行分区的能力。每个节点都包含一个索引分区，该分区与其键空间部分相对应，可使集群能够处理数十亿个向量，同时保持个位毫秒数的延迟和 99% 以上的召回率。这种架构不仅在添加节点时线性地加速了索引的构建时间，而且优化了搜索性能——对分层可导航小世界（hierarchical navigable small-world，HNSW）搜索进行对数优化，对暴力搜索进行线性优化。 开发人员可以使用这些新功能将他们的
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