ベクトル検索について

Memorystore for Redis Cluster は、ベクトル データの保存とクエリをサポートしています。このページでは、Memorystore for Redis Cluster のベクトル検索について説明します。

Memorystore for Redis Cluster のベクトル検索は、オープンソースの LLM フレームワーク LangChain と互換性があります。LangChain でベクトル検索を使用すると、次のユースケースのソリューションを構築できます。

  • 検索拡張生成（RAG）
  • LLM キャッシュ
  • レコメンデーション エンジン
  • セマンティック検索
  • 画像類似性検索

生成 AI データの保存に Memorystore を使用するメリットは、Memorystore の速度です。Memorystore for Redis Cluster のベクトル検索はマルチスレッド クエリを活用し、低レイテンシで高スループットのクエリ処理（QPS）を実現します。

Memorystore には、処理速度と精度のバランスをとれるように、2 つの異なる検索アプローチも用意されています。HNSW（Hierarchical Navigable Small World）オプションでは、概算値をすばやく取得できます。近似一致で十分な大規模なデータセットに最適です。厳密な精度が必要な場合については、「FLAT」アプローチによって正確な結果が生成されますが、処理に要する時間が若干長くなる可能性があります。

ベクトルデータの読み取り / 書き込み速度を最速にするようにアプリケーションを最適化する場合は、Memorystore for Redis Cluster が最適なオプションとなる可能性があります。