Redisearch魔法：轻松实现K近邻查询

Redis作为一款高性能的内存数据库，广泛应用于各种场景，如缓存、消息队列和实时计算。今天，我们将探讨Redisearch模块，它可以让我们轻松实现K近邻查询。本文旨在帮助Redis初学者理解K近邻查询，并学会如何利用Redisearch实现这一功能。

什么是K近邻查询？

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）查询是一种机器学习方法，它可以用于分类、回归和推荐等任务。在K近邻查询中，我们根据数据点之间的距离（如欧几里得距离或余弦相似度）来确定它们之间的相似性。KNN算法的基本思想是：对于待分类的数据点，找到距离它最近的K个训练样本点，根据这K个邻居的信息来预测待分类点的属性。

什么是Redisearch？

Redisearch是Redis的一个模块，它提供了全文搜索、索引和聚合功能。通过Redisearch，我们可以轻松地为Redis中的数据创建索引，执行复杂的搜索查询，并实现高级功能，如自动完成、分面搜索和排序。使用Redisearch，我们可以利用Redis的高性能特点，实现高效的搜索和实时分析。
如何使用Redisearch实现K近邻查询？

为了实现K近邻查询，我们首先需要为数据创建一个Redisearch索引，其中包括一个用于存储向量表示的字段。这些向量通常是由深度学习模型生成的高维数据表示，可以捕捉数据之间的相似性。接下来，我们将使用自定义查询函数，结合Redisearch提供的搜索和排序功能，实现K近邻查询。

什么是文本向量表示?

文本向量表示是将自然语言文本转换为固定长度的数值向量。这些向量可以捕捉文本的语义信息，使得相似的文本具有相似的向量表示。文本向量通常是由诸如word2vec、GloVe、BERT、GPT等预训练的神经网络模型生成的。

以下是一个使用Gensim库加载预训练的word2vec模型并获取单词“apple”的向量表示的示例：

 
import gensim.downloader as api
 
# 加载预训练的word2vec模型
model = api.load("word2vec-google-news-300")
 
# 获取单词"apple"的向量表示
word_vector = model["apple"]
 
# 输出向量表示
print(word_vector)

输出示例（前10个数值）：

[ 0.10644531  0.04785156 -0.02258301 -0.06225586  0.01318359  0.05834961 -0.07666016  0.01525879  0.02563477 -0.06787109 ...]

请注意，实际的向量表示将包含300个浮点数值，但这里仅显示了前10个。这个向量表示捕捉了单词“apple”的语义信息，可以用于文本相似性计算、文本分类等自然语言处理任务。

文本向量怎么进行对比？

通过比较两个文本生成的向量，我们可以衡量它们的语义相似性。通常，我们使用一种相似性度量方法来计算两个向量之间的相似性得分。常用的相似性度量方法包括余弦相似性和欧几里得距离。

1. 余弦相似性：余弦相似性衡量的是两个向量之间的夹角的余弦值。它的取值范围是[-1, 1]，值越接近1，表示向量越相似；值越接近-1，表示向量越不相似。余弦相似性计算公式如下：

cos_sim(A, B) = dot_product(A, B) / (norm(A) * norm(B))

其中，dot_product(A, B)表示向量A和向量B的点积，norm(A)表示向量A的模长。

1. 欧几里得距离：欧几里得距离衡量的是两个向量在空间中的直线距离。数值越小，表示两个向量越相似。欧几里得距离计算公式如下：

   euclidean_distance(A, B) = sqrt(sum((A_i - B_i)^2 for i in range(len(A))))

   其中，A_i和B_i分别表示向量A和向量B的第i个分量。

通过计算文本向量之间的相似性得分，我们可以确定哪些文本在语义上更相似。这种方法可以用于许多自然语言处理任务，如文本聚类、文档检索和推荐系统等。

如何使用Redisearch实现K近邻查询

在这一部分，我们将详细说明如何使用Redisearch实现K近邻查询。主要分为以下几个步骤：

1. 安装Redisearch模块并启用。
2. 为数据创建一个Redisearch索引，包括一个用于存储向量表示的字段。
3. 使用深度学习模型（如BERT、Word2Vec等）为数据生成向量表示，并将它们存储在Redisearch索引中。
4. 构建一个自定义查询字符串，用于执行K近邻查询。
5. 使用Redisearch的搜索和排序功能，根据查询向量找到最相关的数据。

1. 安装Redisearch模块并启用

要使用Redisearch，您需要安装并启用Redisearch模块。有关详细的安装说明，请参阅Redisearch官方文档：安装Redisearch。

2. 为数据创建Redisearch索引

创建Redisearch索引的语法如下：

FT.CREATE {index_name} [NOOFFSETS] [NOFIELDS] [NOSCOREIDX] [STOPWORDS {num}] [SCHEMA {field_name} {type} [options] ...]

在我们的例子中，假设我们有一组文本数据，我们想要根据它们的向量表示执行K近邻查询。我们可以创建一个包含text和embedding字段的索引：

FT.CREATE myindex SCHEMA text TEXT embedding VECTOR

3. 生成向量表示并将其存储在Redisearch索引中

为了计算文本数据的向量表示，您需要选择一个合适的深度学习模型，如BERT、Word2Vec或GPT。然后，您可以使用这些模型将文本转换为高维向量。

以BERT模型为例，您可以使用huggingface/transformers库为文本生成向量表示。将向量表示存储在Redisearch索引中的示例代码如下：

import redis
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 
# 初始化BERT模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
 
# 准备文本数据
text = "This is an example sentence."
 
# 使用tokenizer将文本转换为token
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt")
 
# 使用BERT模型为文本生成向量表示
embeddings = model(**tokens).last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().tolist()
 
# 连接Redis，并将文本和embeddings存储在索引中
r = redis.StrictRedis()
r.execute_command("FT.ADD", "myindex", "doc1", "1.0", "FIELDS", "text", text, "embedding", ",".join(map(str, embeddings)))
 

4. 构建自定义查询字符串

为了执行K近邻查询，我们需要构建一个自定义查询字符串。在这个例子中，我们使用了如下格式的查询字符串：

"*=>[KNN {num_relevant} @embedding $vector AS vector_score]"

其中，num_relevant是我们想要返回的最相关结果的数量，$vector是我们想要与索引中的数据进行比较的查询向量。
在查询字符串中，* 表示搜索所有文档，=>是一个映射操作符，用于将输入文档映射到新的搜索结果。KNN 是一个特殊的聚合函数，用于计算查询向量与索引中文档的向量之间的相似度。@embedding 表示我们要使用索引中的embedding字段作为向量。AS vector_score 表示将每个文档的相似度得分存储在名为vector_score的字段中。

案例分析：

*=>[KNN 5 @embedding $vector AS vector_score]

1. • 是一个通配符，表示返回所有文档。这是查询的起点，之后会应用其他过滤器或函数。
2. => 是一个箭头操作符，它用于将查询结果传递给下一个步骤。在这里，它将所有文档传递给 [KNN 5 @embedding $vector AS vector_score]函数。
3. [KNN 5 @embedding $vector AS vector_score] 是一个自定义函数，它的目的是对所有文档进行排序，以便返回最相关的结果。这个函数有以下参数：
   • KNN 5 表示返回与查询向量最接近的5个文档。
   • @embedding 是Redisearch索引中的字段名，用于存储嵌入向量。
   • $vector 是传递给查询的参数，表示要与文档中的向量进行比较的向量。
   • AS vector_score 表示将排序结果的分数（相关性度量）存储在名为vector_score的字段中。

实际上，base_query字符串并不是固定的。您可以根据需要修改查询字符串，以适应您的应用程序需求。例如，您可以更改KNN参数以返回更多或更少的相关结果。但请注意，修改查询字符串可能会影响查询的结果和性能。

5. 使用Redisearch搜索和排序功能执行K近邻查询

最后，我们可以使用Redisearch的搜索和排序功能执行K近邻查询。以下是一个示例Python代码：

from redisearch import Client, Query
 
def knn_search(query_vector, num_relevant=5):
    # 创建Redisearch客户端
    client = Client("myindex")
    
    # 构建基本查询字符串
    base_query = f"*=>[KNN {num_relevant} @embedding $vector AS vector_score]"
    
    # 使用Query类构建查询
    query = Query(base_query).return_fields("text", "vector_score").sort_by("vector_score").dialect(2)
 
    # 将查询向量转换为字符串
    query_vector_str = ",".join(map(str, query_vector))
 
    # 执行查询，并将查询向量传递给Redisearch
    results = client.search(query, query_params={"vector": query_vector_str})
    
    # 返回查询结果
    return results
 
# 示例查询向量
example_query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
 
# 执行K近邻查询
result = knn_search(example_query_vector)
 
# 打印查询结果
print(result)
 

这个示例代码首先创建了一个Client对象，用于与Redisearch索引进行通信。然后，我们使用Query类构建查询，并指定要返回的字段（text和vector_score）以及按照相似度得分（vector_score）排序。最后，我们使用client.search()方法执行查询，并将查询向量传递给Redisearch。

这样，我们就完成了使用Redisearch实现K近邻查询的过程。