1 简介

在 Redis 的最新版本中（Redis 7.x），包括了对向量数据和图片数据的支持，尤其是在 RediSearch 和 RedisAI 模块中。

具体来说：Redis 在 RediSearch 模块中引入了对向量（Vector）数据的支持，特别是在 向量搜索 和 近似最近邻搜索（ANN） 上。

这使得 Redis 可以作为一个高效的向量数据库来存储和检索嵌入向量（例如，来自自然语言处理模型或图像模型的向量）。

通过 RediSearch，Redis 支持对高维向量（如文本、图像的嵌入表示）进行索引和搜索，提供高效的向量相似度搜索（比如余弦相似度、欧几里得距离等）。

2 图片向量数据支持

Redis 原生不支持直接存储和处理图片数据（如 JPEG 或 PNG 格式），但通过 RedisAI 模块可以实现。RedisAI 允许将图像数据作为张量（tensor）进行存储，并可以用来运行机器学习模型、执行推理和处理图像数据。

Golang 示例：使用 Redis 向量数据和图片数据.

在 Golang 中，使用 Redis 进行向量数据存储和检索，以及处理图片数据的主要方式是通过相应的 Redis 客户端库（例如 github.com/go-redis/redis/v8）与 Redis 的扩展模块（如 RediSearch 和 RedisAI）配合使用。

以下是一个使用 Golang 的 Redis 客户端库来操作 Redis 向量数据和图片数据的简单示例：

3 示例：

• 安装必要的依赖

首先，我们需要安装 Go 语言的 Redis 客户端库和相应的模块支持。

  go get github.com/go-redis/redis/v8
  go get github.com/RediSearch/redisearch-go

• 向量数据存储和检索示例

   import (
       "context"
       "fmt"
       "log"
  
       "github.com/go-redis/redis/v8"
       "github.com/RediSearch/redisearch-go/redisearch"
   )
  
   var ctx = context.Background()
  
   func main() {
       // 连接到Redis
       client := redis.NewClient(&redis.Options{
           Addr: "localhost:6379", // Redis 服务器地址
       })
  
       // 创建 RedisSearch 客户端
       clientSearch := redisearch.NewClient("localhost:6379", "vector_index")
  
       // 创建向量索引
       schema := redisearch.NewSchema(
           redisearch.NewTextField("name", redisearch.TextFieldOptions{}),
           redisearch.NewVectorField("embedding", 128, redisearch.SimilarityCosine), // 128 维的向量
       )
       err := clientSearch.CreateIndex(schema)
       if err != nil {
           log.Fatalf("Error creating index: %v", err)
       }
  
       // 插入向量数据
       doc := redisearch.NewDocument("doc1", 1.0)
       doc.Set("name", "Item 1")
       embedding := []float32{0.1, 0.2, 0.3, 0.4} // 示例向量
       doc.SetVector("embedding", embedding)
  
       err = clientSearch.Index(doc)
       if err != nil {
           log.Fatalf("Error indexing document: %v", err)
       }
  
       // 查询最相似的向量
       query := redisearch.NewQuery("*").
           AddSortByVector("embedding", redisearch.SimilarityCosine, 3) // 查找3个最相似的向量
       res, err := clientSearch.Search(query)
       if err != nil {
           log.Fatalf("Error searching for vector: %v", err)
       }
  
       // 打印检索结果
       fmt.Println("Search Results:")
       for _, doc := range res.Documents {
           fmt.Printf("Document ID: %s\n", doc.Id)
       }
   }
  

• 图像数据存储与推理示例（使用 RedisAI）

RedisAI 模块允许我们在 Redis 中直接存储和运行图像数据。例如，可以使用 RedisAI 存储图像并运行预训练的机器学习模型来进行推理。

以下是一个图像处理和推理的简单示例：

    import (
        "context"
        "fmt"
        "log"
        "os"

        "github.com/go-redis/redis/v8"
        "github.com/RedisAI/redisai-go/redisai"
    )

    var ctx = context.Background()

    func main() {
        // 连接到 Redis
        client := redis.NewClient(&redis.Options{
            Addr: "localhost:6379",
        })

        // 创建 RedisAI 客户端
        rAI := redisai.NewClient(client)

        // 加载模型（假设模型已存在）
        modelName := "image_model"
        modelPath := "/path/to/your/model" // 这里指定你要加载的 AI 模型文件路径
        _, err := rAI.ModelSet(ctx, modelName, modelPath, nil)
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error loading model: %v", err)
        }

        // 读取图片文件并进行处理（假设我们是处理图片为张量）
        imagePath := "/path/to/your/image.jpg"
        imgFile, err := os.Open(imagePath)
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error opening image: %v", err)
        }
        defer imgFile.Close()

        // 将图片加载为张量（这里我们假设有个合适的函数将图片转换为张量）
        tensor, err := LoadImageAsTensor(imgFile) // 需要定义 LoadImageAsTensor 函数
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error converting image to tensor: %v", err)
        }

        // 将张量存储到 Redis
        err = rAI.TensorSet(ctx, "input_tensor", tensor)
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error setting tensor to Redis: %v", err)
        }

        // 使用已加载的模型进行推理
        err = rAI.ModelRun(ctx, modelName, []string{"input_tensor"}, []string{"output_tensor"})
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error running model: %v", err)
        }

        // 获取推理结果
        outputTensor, err := rAI.TensorGet(ctx, "output_tensor")
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error getting output tensor: %v", err)
        }

        // 打印推理结果（这里仅为示例，实际输出会根据模型和图像不同）
        fmt.Println("Inference Result:", outputTensor)
    }

    // 示例函数：加载图片并将其转换为张量
    func LoadImageAsTensor(file *os.File) (*redisai.Tensor, error) {
        // 这里我们假设你已经有一个方法将图片文件转换为张量
        // 你可以使用像 GoCV 或其他图像处理库来做这部分工作
        return nil, fmt.Errorf("LoadImageAsTensor function is not implemented")
    }

向量数据存储和检索：我们使用了 RediSearch 模块来创建一个向量索引，并将向量数据（如文本、图像嵌入等）存储在 Redis 中。之后，我们执行一个简单的查询来找出最相似的向量。

图像数据存储与推理：使用 RedisAI 模块，我们可以将图像数据作为张量存储并进行推理。这里的图像加载和转换为张量的部分需要具体的图像处理库来实现（例如 GoCV 或其他）。

4 小结

Redis 最新版本的确支持向量数据和图片数据处理，尤其是在结合 RediSearch 和 RedisAI 模块时，Redis 不仅能存储向量数据（如文本、图像的嵌入表示），还能运行机器学习模型进行推理。

这使得 Redis 在大规模生产式人工智能应用中成为一个强大的支持工具。