Redis es una base de datos open source en memoria ampliamente utilizada para caching, análisis en tiempo real y aplicaciones que requieren baja latencia. Con la incorporación de Redis Vector (antes parte de Redisearch), ahora también admite búsqueda por similitud de vectores, lo que lo convierte en una opción viable para aplicaciones modernas de inteligencia artificial como búsqueda semántica, motores de recomendación y sistemas híbridos de recuperación.

Redis combina su tradicional alto rendimiento con la capacidad de almacenar y consultar embeddings de alta dimensión, lo que lo hace ideal para casos de uso de IA en tiempo real con volúmenes pequeños o medianos de vectores.

Ventajas principales:

• Búsqueda vectorial rápida con indexación HNSW

• Consultas híbridas con filtros estructurados + vectores

• Integración directa con el ecosistema Redis y soporte en tiempo real

¿Cuáles son las principales funciones de Redis para vectores?

Almacenamiento y recuperación de vectores en memoria

Redis permite almacenar vectores densos como campos dentro de documentos para acceso instantáneo.

• Óptimo para inferencias de baja latencia (como chatbots o búsqueda semántica)

• Eficiente para conjuntos de datos que caben en memoria RAM

• Soporta formatos float32 y binarios

Búsqueda por similitud con índice HNSW

Redis utiliza el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para búsqueda ANN (aproximada).

• Búsqueda k-NN eficiente en espacios de alta dimensión

• Parámetros configurables para balancear velocidad y precisión

• Apto para volúmenes medianos (hasta ~100 millones de vectores)

Consultas híbridas con filtrado y puntuación

Redis permite realizar búsquedas combinadas, integrando filtros estructurados con puntuación por similitud vectorial.

• Soporte para filtros numéricos, por etiquetas y geográficos

• Ideal para búsqueda de productos, personalización y recomendaciones

• Posibilidad de ordenar resultados por múltiples criterios

Actualizaciones en tiempo real y baja latencia

Al ser una base en memoria, Redis ofrece respuestas en milisegundos o menos.

• Soporta inserción, actualización y eliminación de vectores en tiempo real

• No requiere reconstrucción de índices tras cada cambio

• Perfecto para aplicaciones interactivas que requieren rapidez

Parte del ecosistema Redis Stack

La búsqueda vectorial forma parte de Redis Stack, junto con módulos como JSON, series temporales y grafos.

• Funciona con RedisJSON para almacenar datos estructurados junto a embeddings

• Disponible para despliegue local o en Redis Cloud

• Compatible con frameworks modernos como LangChain, OpenAI y Hugging Face

¿Por qué elegir Redis para búsqueda vectorial?

• Rendimiento ultra rápido: Ideal para aplicaciones en tiempo real

• Base de datos multimodelo: Mezcla vectores, datos estructurados y documentos

• Open source y lista para la nube: Fácil de escalar y desplegar

• Consultas híbridas flexibles: Combinación de filtros y vectores en una misma búsqueda

• Ecosistema consolidado: Amplio soporte comunitario, clientes para varios lenguajes e integración con herramientas IA modernas