Redis é um banco de dados open source em memória, amplamente utilizado para cache, análises em tempo real e aplicações de baixa latência. Com a adição do Redis Vector (anteriormente parte do Redisearch), o Redis passou a oferecer suporte à busca por similaridade vetorial, sendo uma solução poderosa para casos de uso em inteligência artificial como busca semântica, sistemas de recomendação e recuperação híbrida de informações.

Combinando velocidade, simplicidade e operação em memória, o Redis permite armazenar e consultar embeddings vetoriais de alta dimensão, ideal para aplicações em tempo real com conjuntos de dados pequenos ou médios.

Principais benefícios:

• Busca vetorial rápida com indexação HNSW

• Consultas híbridas com filtros estruturados e vetores

• Integração nativa com o ecossistema Redis

Quais são os principais recursos do Redis para vetores?

Armazenamento e recuperação de vetores em memória

O Redis permite armazenar vetores densos como campos em documentos para acesso instantâneo.

• Ideal para inferência com baixa latência (chatbots, ranking semântico)

• Indicado para conjuntos de dados que cabem em memória

• Suporta formatos float32 e binário

Busca por similaridade com índice HNSW

Redis utiliza o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca vetorial aproximada (ANN).

• Busca k-NN eficiente em espaços de alta dimensão

• Parâmetros configuráveis para ajuste entre precisão e desempenho

• Recomendado para volumes pequenos e médios (até ~100 milhões de vetores)

Consultas híbridas com filtros e escore

Redis oferece suporte a busca combinada, integrando vetores com filtros tradicionais.

• Suporta filtros numéricos, por tags e geográficos

• Resultados ranqueados com base na distância vetorial e nos dados estruturados

• Útil para personalização, recomendações e e-commerce

Atualizações em tempo real e baixa latência

Por ser em memória, o Redis entrega respostas em sub-milissegundos.

• Inserção, atualização e exclusão de vetores em tempo real

• Não é necessário reconstruir os índices após cada alteração

• Indicado para aplicações dinâmicas com ciclos rápidos de feedback

Parte do Redis Stack

A busca vetorial faz parte do Redis Stack, que inclui módulos para JSON, séries temporais e grafos.

• Integração com RedisJSON para armazenar dados estruturados junto com os embeddings

• Disponível para implantação local ou na nuvem com Redis Cloud

• Compatível com LangChain, OpenAI, Hugging Face e outras ferramentas de IA

Por que escolher o Redis para busca vetorial?

• Desempenho em tempo real: ideal para aplicações que exigem baixa latência

• Banco multi-modelo: combine vetores, documentos e dados estruturados

• Open source e pronto para produção: fácil de escalar localmente ou na nuvem

• Consultas híbridas flexíveis: integração de filtros e busca semântica em uma única query

• Ecossistema robusto: suporte ativo da comunidade e integração com diversas linguagens e ferramentas modernas de IA