ベクトル検索について

Memorystore for Redis 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 でのベクトル検索について説明します。

Memorystore for Redis 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
  • 画像の類似度検索

他の Google Cloud データベースとは対照的に、Memorystore を使用して生成 AI データを保存することの利点は、Memorystore の処理速度です。Memorystore for Redis 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 では、速度と精度の適切なバランスを見つけるために、2 種類の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 が最適なオプションとなる可能性があります。

ベクトル検索を使用して、Redis インスタンスに保存されているデータをクエリできます。この機能は Memorystore for Redis Cluster では使用できません。