Redis鸟枪换炮了，吞吐量提高16倍，真香！

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Redis 这个广受欢迎的内存数据结构存储系统，最近推出了增强版的 Redis 查询引擎。这一发布正值向量数据库因其在生成式 AI 应用中检索增强生成（RAG）的重要性而日益受到重视之际。

Redis 宣布对其查询引擎进行重大改进，通过引入多线程技术，在保持低延迟的同时大幅提升查询吞吐量。Redis 表示：通过允许查询并发访问索引，实际上使 Redis 能够进行垂直扩展，从而同时提升 Redis 操作和查询的吞吐量。

下图展示了垂直扩展的情况。

Redis 强调，这一进展在数据量增长到数亿个文档时尤为重要，因为复杂查询可能会限制吞吐量。Redis声称，响应时间保持在毫秒级以下，查询的平均延迟在 10 毫秒以下。

Redis 承认，其传统的单线程架构在某些操作上存在局限性。长时间运行的查询在单线程上会导致拥塞，进而降低整体吞吐量，尤其是在使用倒排索引进行数据搜索时。

Redis 进一步解释了搜索操作的复杂性：

搜索并不是一个 O(1) 时间复杂度的命令。搜索通常结合多个索引扫描以符合多个查询条件。这些扫描通常在对数时间复杂度 O(log(n)) 内完成，其中 n 是索引映射的数据点数量。

Redis 强调，其新的多线程方法有效地解决了这些挑战，使 Redis 在保持高性能进行简单操作的同时，大幅提升了计算密集型操作如向量相似性搜索的吞吐量。

Redis 指出：“高效扩展搜索需要结合水平分布数据负载（向外扩展）和多线程垂直处理，启用索引访问的并发性（向上扩展）。”

上图展示了新的架构，多个查询分别在独立的线程上执行。Redis 概述了一个三步流程：

首先，查询上下文（规划）在主线程上准备，并排队到共享队列。然后，各线程从队列中取出任务并并发执行查询管道。这允许我们在保持主线程处理更多传入请求（如其他 Redis 命令）的同时，执行多个并发查询。完成后，查询结果被发送回主线程。

Redis 声称，这种新架构使他们能够在处理多个复杂查询的同时，保持主线程对标准 Redis 操作的响应，从而提高整体系统吞吐量和可扩展性。

Redis 进行了广泛的基准测试，以验证其查询引擎的性能，并与三个向量数据库提供商类别进行了比较：纯向量数据库、具备向量功能的通用数据库和完全托管的内存 Redis 云服务提供商（CSP）。Redis 声称，其升级的查询引擎在速度和可扩展性上优于纯向量数据库，同时在整体性能上显著超过通用数据库和完全托管的内存 Redis CSP。

近年来，向量数据库市场显著增长，许多产品涌入市场。这种激增为新进入者和用户带来了挑战。行业专家指出，市场向量数据库选项已经饱和，新产品很难脱颖而出并找到独特的价值主张。

Reddit 首席工程师 Doug Turnbull 指出：在向量搜索中，我们有几十种选择。作为这种选择的 “客户”，领域变得不堪重负…… 向量检索不再是问题。解决实际检索问题的难点不只是获取向量，而是围绕它的一切。

这种观点强调了需要综合解决方案来应对 AI 驱动的数据检索中的更广泛挑战。

新的 Redis 查询引擎声称查询吞吐量比上一代提高了 16 倍。特别是，该查询引擎满足了生成式 AI 应用的需求，如依赖实时 RAG 的聊天机器人，必须在检索向量数据库中的数据时快速处理多个步骤。

Gmail 创始人 Paul Buchheit 提出了 “100 毫秒规则”，即每次交互应在 100 毫秒内完成，以给用户一种即时的感觉。

RAG 架构中延迟边界的细分显示：网络往返、LLM 处理、生成式 AI 应用操作和向量数据库查询，导致平均端到端响应时间为 1,513 毫秒（1.5 秒）。为应对这一挑战，开发者必须重新思考他们的数据架构，以构建接近 100 毫秒规则的实时生成式 AI 应用。实时 RAG 对于保持应用速度，同时利用 AI 功能至关重要，可以确保用户体验接近即时的交互，并保持与应用程序的互动。

Vectera 的 Ofer Mendelevitch 提醒我们，虽然向量数据库的性能很重要，但它只是 AI 应用开发更大技术图景的一部分。

确实，RAG 是目前构建基于自有数据的可信 LLM 应用最流行的方法，你确实需要强大的语义搜索能力作为整体检索能力（RAG 中的 R）的一部分，但向量数据库只是整体堆栈的一部分，可能还不是最重要的。

RisingWave Labs 创始人吴英骏对向量数据库的发展提供了一个补充性观点：

与其投资新的向量数据库项目，不如集中精力在现有数据库上，并探索用向量引擎增强它们的机会，使它们更强大。

Redis 增强其现有基础设施的方法与这一观点一致，有可能为开发者提供更加集成和高效的解决方案。

综合基准测试过程涵盖了数据摄取和搜索工作负载。在摄取方面，Redis 测量了使用分层可导航小世界（HNSW）算法、近似最近邻（ANN）搜索进行数据摄取和索引的时间。在查询方面，他们专注于 K 最近邻（k-NN）搜索，测量每秒请求数（RPS）和平均客户端延迟，包括往返时间（RTT）。

Redis 基于 gist-960-euclidean、glove-100-angular、deep-image-96-angular、dbpedia-openai-1M-angular 数据集，具有不同的向量维度和距离函数进行基准测试，以确保测试的全面性。模拟环境采用行业标准的基准测试工具，包括 Qdrant 的 vector-db-benchmark，以提供可靠且可重复的结果。

Redis 已在 Redis Software 中立即提供了新的查询引擎，并计划在秋季发布 Redis Cloud。

来源：AI大模型试验室

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