就是这么火！Redis也入坑了向量数据库，为生成式AI开发加了一把柴

发布时间：2025-11-05 04:09:17 来源：云智核 作者：域名

作者丨Shritama Saha

编译丨诺亚

出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）

向量数据库，也入一个从去年开始火到今年的坑向开概念，通常被认为是量数大模型的记忆海绵。

作为一种专门用于存储、据库加把 管理、为生查询、成式柴检索向量的也入数据库，向量数据库可以说是坑向开大模型落地行业场景必不可少的组成部分。

当然也有人曾指出，量数向量数据库这波热潮有不少炒作成分，据库加把到底是为生虚火还是实火，或许还要等时间验证。成式柴不过，也入这个赛道上入局的坑向开玩家已经越来越多了。比如大家耳熟能详的量数Redis。

Redis最近推出了一款名为Redis Vector Library的工具，旨在为生成式AI应用开发提供更为高效便捷的支持。

该库整合于Redis Enterprise平台中，作为一个专门针对向量搜索、b2b供应网LLM（大型语言模型）缓存以及聊天历史记录等场景的实时向量数据库系统。

Redis Vector Library的关键特性包括：

第一，简化客户端：专为搜索用向量嵌入设计，使得在AI驱动的任务中更容易使用向量数据。Python版本的Redis Vector Library（redisvl）是对现有广泛使用的redis-py客户端的扩展，能够与Redis实现无缝集成，以支持生成式AI应用程序。

第二，便捷安装与部署：通过pip包管理器即可安装此库；开发者可以选择在Redis Cloud上部署获得托管服务，或者利用Docker镜像进行本地开发环境搭建。

第三，精细化配置与自定义架构：该库还配备有专用CLI工具rvl，用于更方便地管理和操作向量数据。为了优化生产环境下的搜索性能，redisvl允许用户明确配置索引设置和数据集架构，并且采用YAML文件格式来简化自定义架构的定义、加载及管理工作。

另外，VectorQuery功能是redisvl的核心组件之一。云服务器提供商VectorQuery致力于简化带有可选过滤条件的向量搜索过程，从而提高检索结果的精确度。除了基础查询外，还支持将结构化数据的搜索与基于向量相似性的搜索相结合。

此外，该库还包含一个内建的vectoriser模块，可以生成并管理各种流行嵌入技术提供的向量表示，如Cohere、OpenAI、VertexAI和HuggingFace等平台的嵌入模型，进一步增强了AI应用的能力范围。   

Redisvl 还集成了语义缓存功能，通过基于语义相似性缓存响应来提升与大模型（LLMs）交互的应用程序效率。这一特性声称能够通过复用，针对相似查询的先前缓存响应，从而减少响应时间和API调用成本。该库旨在未来提供LLM会话管理和上下文访问控制的抽象接口，以进一步增强对LLM资源使用的优化和安全控制。源码库

参考链接：https://analyticsindiamag.com/redis-unveils-redis-vector-library-for-generative-ai-development/

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