Tentang penelusuran vektor

Preview

This feature is subject to the "Pre-GA Offerings Terms" in the General Service Terms section of the Service Specific Terms. Pre-GA features are available "as is" and might have limited support. For more information, see the launch stage descriptions.

Memorystore for Valkey mendukung penyimpanan dan kueri data vektor. Halaman ini memberikan informasi tentang penelusuran vektor di Memorystore for Valkey.

Penting: Untuk menggunakan penelusuran vektor, instance Anda harus dibuat setelah tanggal peluncuran fitur, yaitu 13 September 2024. Jika instance dibuat sebelum tanggal ini, Anda harus membuat instance baru untuk menggunakan fitur ini.

Penelusuran vektor di Memorystore untuk Valkey kompatibel dengan framework LLM open source LangChain. Dengan menggunakan penelusuran vektor dengan LangChain, Anda dapat membuat solusi untuk kasus penggunaan berikut:

• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Cache LLM
• Mesin pemberi saran
• Penelusuran semantik
• Penelusuran kemiripan gambar

Keuntungan menggunakan Memorystore untuk menyimpan data AI Generatif Anda, dibandingkan dengan database Google Cloud lainnya, adalah kecepatan Memorystore. Penelusuran vektor di Memorystore for Valkey memanfaatkan kueri multi-thread, sehingga menghasilkan throughput kueri (QPS) tinggi dengan latensi rendah.

Memorystore juga menyediakan dua pendekatan penelusuran yang berbeda untuk membantu Anda menemukan keseimbangan yang tepat antara kecepatan dan akurasi. Opsi HNSW (Hierarchical Navigable Small World) memberikan hasil perkiraan yang cepat - ideal untuk set data besar dengan kecocokan yang cukup. Jika Anda memerlukan presisi absolut, pendekatan 'FLAT' akan menghasilkan jawaban yang tepat, meskipun pemrosesannya mungkin memerlukan waktu sedikit lebih lama.

Jika Anda ingin mengoptimalkan aplikasi untuk kecepatan baca dan tulis data vektor tercepat, Memorystore for Valkey mungkin merupakan opsi terbaik untuk Anda.