向量数据库49 条

Redis 向量检索能力

Redis Stack（RediSearch 模块）提供向量字段与 KNN 查询：HASH/JSON 中存向量与元数据，FT.CREATE 声明向量字段与距离度量，FT.SEARCH 执行近邻查询，可复用现有 Redis 运维体系。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

FT.CREATE 建索引

FT.CREATE idx:kb ON HASH PREFIX 1 kb: SCHEMA
  source TAG
  embedding VECTOR HNSW 6
    TYPE FLOAT32 DIM 1024 DISTANCE_METRIC COSINE

写入与查询

HSET kb:1 source faq embedding \x00\x01...   # 二进制 float32 向量
FT.SEARCH idx:kb "*=>[KNN 5 @embedding $vec AS score]"
  PARAMS 2 vec \x00\x01...
  SORTBY score DIALECT 2

向量以二进制 blob 写入，Python 端用 numpy 的 tobytes() 并确保 dtype=float32。

易错点

向量字节序或 dtype 不匹配，写入成功但检索结果无意义
DIALECT 版本参数遗漏，KNN 查询语法解析失败

数据来源与参考

Redis 官方文档（Vector similarity search / FT.CREATE）

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常用关键词：3389 traceroute iptables 子网掩码 docker

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