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 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
画像の類似性検索
他の Google Cloud データベースとは異なり、Memorystore を使用して生成 AI データを保存するメリットは、Memorystore の速度です。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 には、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 が最適なオプションとなる可能性があります。
