Redis : Database in memoria con ricerca vettoriale
Redis: in sintesi
Redis è un database open source in memoria noto per le sue prestazioni elevate, spesso utilizzato per caching, analisi in tempo reale e applicazioni a bassa latenza. Con l’aggiunta di Redis Vector (precedentemente parte di Redisearch), Redis supporta ora anche la ricerca per similarità tra vettori, rendendolo adatto ad applicazioni moderne di intelligenza artificiale come la ricerca semantica, i motori di raccomandazione e i sistemi di retrieval ibrido.
Unendo l'efficienza della memoria RAM con la capacità di gestire embedding vettoriali ad alta dimensione, Redis è una soluzione ideale per carichi di lavoro AI in tempo reale su dataset di dimensioni piccole o medie.
Vantaggi principali:
Ricerca vettoriale veloce con indice HNSW
Query ibride: filtri strutturati + similarità tra vettori
Integrazione nativa con l’ecosistema Redis e prestazioni in tempo reale
Quali sono le funzionalità principali di Redis per i vettori?
Archiviazione e recupero vettoriale in memoria
Redis consente di memorizzare vettori densi come campi nei documenti per un accesso ultra-rapido.
Ottimale per inferenze a bassa latenza (es. chatbot, ricerca semantica)
Adatto a dataset interamente gestiti in memoria
Supporta vettori in formato float32 e binario
Ricerca per similarità con indice HNSW
Redis utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimativa dei vicini (ANN).
Ricerca k-NN efficiente in spazi ad alta dimensione
Parametri configurabili per bilanciare precisione e performance
Ideale per dataset fino a ~100 milioni di vettori
Query ibride con filtri e ranking
Redis supporta ricerche combinate, unendo filtri classici e punteggi basati sulla distanza vettoriale.
Filtro per valori numerici, tag e coordinate geografiche
Utile per raccomandazioni, personalizzazione e ricerca di prodotti
I risultati possono essere ordinati con logiche composite
Aggiornamenti in tempo reale e bassa latenza
Essendo una soluzione in-memory, Redis garantisce tempi di risposta inferiori al millisecondo.
Supporta l’inserimento, aggiornamento e cancellazione di vettori in tempo reale
Non è necessario ricostruire l’indice dopo ogni modifica
Perfetto per applicazioni dinamiche con frequente aggiornamento dei dati
Parte dell’ecosistema Redis Stack
La ricerca vettoriale è inclusa in Redis Stack, che comprende anche moduli per JSON, time series e grafi.
Integrazione con RedisJSON per combinare dati strutturati e embedding
Disponibile per installazione on-premise o tramite Redis Cloud
Compatibile con LangChain, OpenAI, Hugging Face e altri strumenti AI
Perché scegliere Redis per la ricerca vettoriale?
Prestazioni elevate: risposta in tempo reale per applicazioni sensibili alla latenza
Database multi-modello: vettori, documenti e dati strutturati in un unico sistema
Open source e pronto per il cloud: flessibile e facilmente scalabile
Supporto per query ibride: unisce filtri tradizionali e ricerca semantica
Ecosistema solido: ampio supporto, client per più linguaggi e integrazioni con strumenti AI moderni
Redis: I prezzi
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Alternative clienti a Redis
Database vettoriale per gestione efficiente di dati non strutturati, supporta rich query e recupero simile, scalabilità automatica e integrazione con vari strumenti.
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Pinecone è un database vettoriale specializzato nella gestione di dati non strutturati. Offre funzionalità come il recupero simile, che permette di effettuare query complesse su set di dati attraverso analogie. La scalabilità automatica assicura prestazioni ottimali man mano che il volume dei dati cresce. Inoltre, integra facilmente vari strumenti di machine learning e analisi, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale ed efficienza nel recupero delle informazioni.
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Database vettoriale altamente performante per gestire e cercare dati non strutturati, supporta il machine learning e offre scalabilità elevata.
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Database vettoriale ad alte prestazioni, progettato per gestire e cercare grandi volumi di dati non strutturati con efficienza e velocità.
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Milvus è un database vettoriale che offre prestazioni elevate per la gestione di dati non strutturati. Permette di eseguire ricerche veloci e scalabili su grandi quantità di dati, facilitando applicazioni come il riconoscimento immagini e il processing del linguaggio naturale. Grazie alla sua architettura distribuita, supporta operazioni in tempo reale con una latenza ridotta, rendendolo ideale per progetti che richiedono efficienza e velocità nella ricerca di informazioni.
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