Redis est une base de données open source en mémoire, largement utilisée pour le cache, les analyses en temps réel et les applications nécessitant une latence minimale. Avec l’ajout de la recherche vectorielle via Redis Vector (anciennement Redisearch), Redis prend désormais en charge des cas d’usage IA modernes comme la recherche sémantique, les moteurs de recommandation et les systèmes hybrides de récupération d’informations.

Redis allie ses atouts traditionnels — rapidité, simplicité et traitement en mémoire — à la capacité de stocker et interroger des embeddings vectoriels haute dimension, ce qui le rend adapté aux applications d’IA à petite ou moyenne échelle, nécessitant des réponses instantanées.

Principaux avantages :

• Recherche vectorielle rapide via index HNSW

• Requêtes hybrides : filtres structurés + similarité vectorielle

• Intégration native avec l’écosystème Redis et traitements temps réel

Quelles sont les fonctionnalités principales de Redis pour les vecteurs ?

Stockage et accès en mémoire des vecteurs

Redis permet de stocker des vecteurs denses directement dans les documents, pour un accès ultra-rapide.

• Idéal pour des cas d’usage nécessitant une inférence à très faible latence

• Adapté aux jeux de données qui tiennent en mémoire

• Prise en charge de vecteurs en float32 ou binaire

Recherche par similarité avec index HNSW

Redis utilise l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative de voisins proches (ANN).

• Recherche k-NN efficace en haute dimension

• Paramètres configurables pour ajuster précision et performances

• Convient à des ensembles jusqu’à ~100 millions de vecteurs

Requêtes hybrides avec filtrage et scoring

Redis prend en charge des requêtes combinant similarité vectorielle et filtres structurés.

• Filtres numériques, tags, géographiques combinés aux distances vectorielles

• Utilisable pour recherche produit, recommandations ou personnalisation

• Classement des résultats mixant score vectoriel et critères métier

Mises à jour en temps réel et très faible latence

Redis garantit des temps de réponse en dessous de la milliseconde pour lectures et écritures.

• Ingestion, mise à jour et suppression de vecteurs sans latence

• Pas besoin de reconstruire les index à chaque modification

• Convient aux systèmes interactifs ou adaptatifs

Écosystème modulaire et extensible

La recherche vectorielle est disponible via Redis Stack, qui intègre aussi JSON, séries temporelles et graphes.

• Intégration native avec Redis JSON pour données structurées + embeddings

• Déploiement sur site ou via Redis Cloud

• Compatible avec LangChain, OpenAI, Hugging Face et d'autres outils IA

Pourquoi choisir Redis pour la recherche vectorielle ?

• Performances ultra-rapides : conçu pour les applications temps réel

• Base multi-modèle : combine vecteurs, données structurées et documents

• Open source et cloud-ready : flexible selon l’environnement

• Recherche hybride puissante : combine filtres et similarité vectorielle

• Écosystème solide : communauté active, clients dans plusieurs langages et intégrations modernes