Questa pagina spiega come archiviare i vettori negli hash. Gli hash forniscono un modo efficiente per archiviare i vettori in Redis.
Serializzazione dei dati
Prima di archiviare i vettori in un hash Redis, è necessario convertirli in un formato comprensibile a Redis. Richiede la serializzazione dei vettori in blob binari in cui la dimensione è uguale alla dimensione in byte del tipo di dati (ad es. 4 per FLOAT32) moltiplicato per il numero di dimensioni del vettore. Una scelta comune per i vettori numerici è la libreria NumPy di Python:
Connetti a Redis
Prima di archiviare il vettore in un hash, stabilisci una connessione all'istanza Redis utilizzando un client come redis-py:
Memorizzare il vettore in un hash
Gli hash Redis sono come dizionari, con coppie chiave-valore. Utilizza il comando Redis HSET per archiviare il vettore serializzato:
import numpy as np
import redis
# Sample vector
vector = np.array([1.2, 3.5, -0.8], dtype=np.float32) # 3-dimensional vector
# Serialize to a binary blob
serialized_vector = vector.tobytes()
redis_client = redis.cluster.RedisCluster(host='your_redis_host', port=6379)
redis_client.hset('vector_storage', 'vector_key', serialized_vector) # 'vector_key' is a unique identifier
- Per un'indicizzazione riuscita, i dati vettoriali devono rispettare le dimensioni e il tipo di dati impostati nello schema dell'indice.
Indici di backfill
Il riempimento degli indici può verificarsi in uno dei seguenti scenari:
- Una volta creato un indice, la procedura di backfilling esegue la scansione dello spazio delle chiavi Redis alla ricerca di voci che soddisfano i criteri di filtro dell'indice.
- Gli indici vettoriali e i relativi dati vengono mantenuti negli snapshot RDB. Quando viene caricato un file RDB, viene attivata una procedura di riempimento automatico dell'indice. Questo processo rileva e integra attivamente nel database qualsiasi voce nuova o modificata dalla creazione dello snapshot RDB, mantenendo l'integrità dell'indice e garantendo risultati aggiornati.