Memorizza i vettori

Questa pagina spiega come archiviare i vettori negli hash. Gli hash forniscono un modo efficiente per archiviare i vettori in Memorystore for Valkey.

Serializzazione dei dati

Prima di archiviare i vettori in un tipo di dati hash, questi devono essere convertiti in un formato comprensibile a Memorystore for Valkey. Richiede la serializzazione dei vettori in blob binari in cui la dimensione è uguale alla dimensione in byte del tipo di dati (ad es. 4 per FLOAT32) moltiplicato per il numero di dimensioni del vettore. Una scelta comune per i vettori numerici è la libreria NumPy di Python:

Connettiti a Memorystore for Valkey

Prima di archiviare il vettore in un hash, stabilisci una connessione all'istanza Memorystore for Valkey utilizzando un client compatibile con OSS Redis come redis-py:

Memorizzare il vettore in un hash

Gli hash sono come dizionari, con coppie chiave-valore. Utilizza il comando HSET per archiviare il vettore serializzato:

import numpy as np
import redis

# Sample vector
vector = np.array([1.2, 3.5, -0.8], dtype=np.float32) # 3-dimensional vector

# Serialize to a binary blob
serialized_vector = vector.tobytes()

redis_client = redis.cluster.RedisCluster(host='your_server_host', port=6379)

redis_client.hset('vector_storage', 'vector_key', serialized_vector)  # 'vector_key' is a unique identifier
  • Per un'indicizzazione corretta, i dati vettoriali devono rispettare le dimensioni e il tipo di dati impostati nello schema dell'indice.

Indici di backfill

Il riempimento degli indici può verificarsi in uno dei seguenti scenari:

  • Una volta creato un indice, la procedura di backfilling esegue la scansione dello spazio delle chiavi per trovare le voci che soddisfano i criteri di filtro dell'indice.
  • Gli indici vettoriali e i relativi dati vengono mantenuti negli snapshot RDB. Quando viene caricato un file RDB, viene attivata una procedura di riempimento automatico dell'indice. Questo processo rileva e integra attivamente nel database qualsiasi voce nuova o modificata dalla creazione dello snapshot RDB, mantenendo l'integrità dell'indice e garantendo risultati aggiornati.