向量搜索简介

Memorystore for Valkey 支持存储和查询向量数据。本页面介绍了 Memorystore for Valkey 上的向量搜索。

Memorystore for Valkey 上的向量搜索功能与开源 LLM 框架 LangChain 兼容。 将矢量搜索与 LangChain 搭配使用，可为以下应用场景构建解决方案：

• 检索增强生成 (RAG)
• LLM 缓存
• 推荐引擎
• 语义搜索
• 图片相似性搜索

与使用其他 Google Cloud 数据库相比，使用 Memorystore 存储生成式 AI 数据的优势在于 Memorystore 的速度。Memorystore for Valkey 上的向量搜索利用多线程查询，可在低延迟下实现高查询吞吐量 (QPS)。

Memorystore 还提供两种不同的搜索方法，可帮助您在速度和准确率之间找到合适的平衡点。HNSW（分层可导航小世界）选项可提供快速的近似结果，非常适合近似匹配就足够的大型数据集。如果您需要绝对的精确度，则“扁平”方法可生成精确的答案，但处理时间可能会稍长。

如果您想优化应用，以实现最快的向量数据读取和写入速度，那么 Memorystore for Valkey 可能是您的最佳选择。