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Redis Module简述在人工智能（AI）技术快速落地的今天，开发者面临着模型部署效率、实时推理性能与数据基础设施融合的多重挑战。
Redis Module简述在人工智能（AI）技术快速落地的今天，开发者面临着模型部署效率、实时推理性能与数据基础设施融合的多重挑战Redis作为高性能内存数据库，通过RedisML、RedisSearch、Neural-Redis。
模块等及其AI生态工具，为实时智能场景提供了独特的技术解决方案。本文深度解析Redis中AI模块的技术特性与应用实践。
模块的核心价值扩展性：无需修改 Redis 源码即可添加新功能灵活性：根据业务需求按需加载模块，避免功能冗余高性能：模块直接与 Redis 内存数据交互，保持原生性能优势生态丰富：社区和官方提供了多种成熟模块，覆盖搜索、AI、时间序列等场景。
了解现有的Redis Modules请访问：https://redislabs.com/community/redis-modules-hub/Redis中AI相关模块及其应用场景Redis 生态中常用的核心模块及其典型应用案例：
RediSearch-高性能搜索引擎RediSearch 是 Redis Labs 提供的一个模块，旨在为 Redis 增加强大的搜索和索引功能它的设计目标是提供高效、实时的搜索引擎功能，同时保留 Redis 的高性能特性。
与传统的全文搜索引擎（如 Elasticsearch、Solr）相比，RediSearch 具有极高的查询响应速度，并且在 Redis 的环境中直接运行，可以极大地减少搜索延迟原理：倒排索引使用 压缩前缀树 (Trie) 存储文本分词，支持模糊查询（%% 语法）
字段支持权重设置（WEIGHT 参数），实现 TF-IDF 相关性排序文档与字段：在 RediSearch 中，数据被存储为文档，文档由多个字段组成每个字段可以是不同的数据类型，例如字符串、数字、地理坐标、日期等。
实时索引：当新文档插入时，RediSearch 会立即更新索引，使得新插入的数据能够在查询中立即生效向量搜索（v2.4+）支持 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）索引。
支持余弦相似度（COSINE）、欧氏距离（L2）等度量方式FT.CREATE idx VECTOR 6 FLAT TYPE FLOAT32 DIM 768 DISTANCE_METRIC COSINE混合查询
支持文本过滤与向量搜索的联合查询FT.SEARCH idx "@tags:{科技} => [KNN 10 @embedding $vec]" PARAMS 2 vec "..."核心特性：倒排索引加速搜索
支持中文分词（需插件）简单，快速索引和搜索文档和字段评分通过词干扩展查询强大的自动提示引擎数据存储在内存中，使用内存-有效的自定义数据结构支持多种使用UTF-8编码的语言，支持多种数据类型基本操作创建索引 (FT.CREATE)
通过 FT.CREATE 命令，可以为一个或多个字段创建索引FT.CREATE [schema_definition] 说明：：索引的名称 [schema_definition]：定义索引字段和字段类型的模式 # 示例： FT.CREATE products_idx ON HASH PREFIX 1 product: SCHEMA name TEXT price NUMERIC 说明 ： 命令创建了一个名为 products_idx 的索引。
哈希键以 product: 前缀开头的数据创建一个索引 索引字段包括：name（文本类型）price（数字类型）插入数据 (HSET)向 Redis 中插入数据通常通过 HSET 命令进行,RediSearch 会自动为这些数据创建索引。
HSET product:1 name "Smartphone" price 599 HSET product:2 name "Laptop" price 1299 说明：插入了两条产品数据，RediSearch 会自动为这些数据建立索引
执行搜索 (FT.SEARCH)FT.SEARCH 命令用于根据索引执行全文搜索，允许通过指定查询条件来检索文档FT.SEARCH [optional_parameters] 说明：：索引名称。
：查询条件，可以包含关键词、布尔操作符等FT.SEARCH products_idx "Smartphone" 说明：在 products_idx 索引中搜索包含关键词 "Smartphone" 的文档
过滤和排序、聚合和分面查询 (FT.AGGREGATE）等功能根据价格排序并过滤结果FT.SEARCH products_idx "Laptop" SORTBY price ASC 说明：在 products_idx 索引中搜索关键词 "Laptop" 的文档，并按 price 字段升序排序。
聚合和分面查询 (FT.AGGREGATE)，允许对数据进行统计分析和分面查询FT.AGGREGATE products_idx * GROUPBY 1 @price REDUCE AVG 0 AS avg_price 说明：计算所有产品的平均价格。
删除索引 (FT.DROPINDEX)FT.DROPINDEX products_idx应用场景电商平台：可以用来为商品提供全文搜索、过滤、排序和推荐等功能日志分析：RediSearch 能够对日志数据进行全文搜索，帮助快速定位日志中的关键信息。
社交媒体：支持对用户生成的内容进行搜索，并通过关键词、标签等进行精确筛选推荐系统：可以结合其他 Redis 模块（如 RedisAI）对数据进行聚合分析和个性化推荐命令文档 https://oss.redislabs.com/redisearch/Commands/。
RedisMLRedisML 是 Redis Labs 提供的模块，旨在将机器学习任务与 Redis 高效地结合它的主要目的是让开发人员能够在 Redis 中存储、训练和执行机器学习模型，并通过 Redis 的数据存储和高并发处理能力，提供实时的预测和分析服务。
RedisML 通过在 Redis 内部实现多种 ML 算法，支持训练、推理、评估等功能原理：数据存储与处理1. 数据输入：训练数据可以通过 Redis 键值对的形式存储在 Redis 中，通常是以数组或矩阵的形式存储。
例如，输入特征（X）和目标标签（Y）可以通过 SET 命令存储：SET X_train [1, 2, 3, 4] SET Y_train [0, 1, 0, 1]2. 训练数据准备：数据准备好后，通过 RedisML 提供的特定命令（如 ML.TRAIN）来进行模型训练。
RedisML 模块会使用存储的数据（如 X_train 和 Y_train）来训练指定的机器学习模型训练过程RedisML 会根据选定的算法在 Redis 内部对数据进行处理模型存储当训练完成后，模型会被存储为 Redis 中的一个对象，可以通过类似 GET 命令来检索模型。
推理过程通过命令 ML.PREDICT，用户可以将新的数据（X_test）传入模型中进行推理，得到预测结果性能优化内存计算和并发处理命令与接口提供了一套命令来操作机器学习模型核心功能机器学习模型训练：基于多种算法（如线性回归、逻辑回归、K-Means 聚类、决策树等）的模型训练
推理和预测：对存储的模型进行实时推理和预测，特别适合低延迟的应用需求多种模型存储格式：将训练好的机器学习模型（包括支持的所有算法的模型）以标准格式（如 R、Python、HDF5 格式）存储在 Redis 中。
算法支持：提供了多种常见的机器学习算法，包括：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）K-均值聚类（K-Means）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（SVM）
性能优化：由于 Redis 本身具有极高的读写性能，RedisML 也可以利用 Redis 的内存存储和高并发处理能力，提供低延迟、高吞吐量的机器学习服务基本操作：训练模型 (ML.TRAIN)ML.TRAIN 命令用于在 Redis 中训练模型，训练数据（通常是 X_train 和 Y_train）以及模型类型（如线性回归、逻辑回归等）。
# 语法： ML.TRAIN [options] # 说明：model_type：模型类型，如 linear_regression、logistic_regression 等 model_name：训练后生成的模型名称(keyname) X_data_key：存储训练数据特征的 (keyname) Y_data_key：存储训练数据标签的(keyname) options：可选参数，如正则化参数等。
# 示例： ML.TRAIN linear_regression my_model X_train Y_train # X_train 和 Y_train 数据，训练一个线性回归模型，并将模型命名为 my_model。
获取模型信息 (ML.INFO)ML.INFO # 说明：查看已训练模型的详细信息，包括模型的参数和训练状态进行预测 (ML.PREDICT)ML.PREDICT # 说明：命令用于使用已训练的模型进行预测。
模型名称和要预测的数据（如 X_test） # model_name：要进行预测的模型名称 # X_data_key：用于预测的输入数据列出所有模型 (ML.LIST)ML.LIST # 说明：命令列出 Redis 中所有的机器学习模型。
删除模型 (ML.DELETE)ML.DELETE # 说明：用于删除一个模型，释放内存空间训练数据和模型格式训练数据通常是数值型的数组或矩阵，RedisML 以 Redis 键值对的形式存储这些数据。
以下是一些常见的操作示例存储训练数据：可以通过 Redis 的标准命令将训练数据存储为键值对例如：SET X_train [1, 2, 3, 4, 5] SET Y_train [0, 1, 0, 1, 0] # 说明：训练数据 X_train 和 Y_train 存储。
常见模型类型线性回归 (linear_regression)：用于预测连续的数值结果逻辑回归 (logistic_regression)：用于二分类问题（如判断一个事件的发生与否）K-均值聚类 (kmeans)：用于无监督学习任务，进行数据聚类。
决策树 (decision_tree)：用于分类和回归任务训练与推理示例：示例 ：线性回归 假设你已经有了训练数据 X_train 和 Y_train，接下来使用线性回归模型进行训练，并使用测试数据进行预测。
# 训练线性回归模型： SET X_train [1, 2, 3, 4] SET Y_train [0, 1, 0, 1] ML.TRAIN linear_regression linear_model X_train Y_train # 使用模型进行预测： SET X_test [2.5, 3.5] ML.PREDICT linear_model X_test
应用场景：实时推荐系统：为用户提供个性化推荐，适用于电商、社交平台等实时预测与决策支持：在金融风控、设备监控等领域进行实时预测A/B 测试与模型验证：快速切换和评估不同机器学习模型物联网数据分析：处理 IoT 设备数据进行故障预测或状态监控。
广告投放与竞价：根据实时数据做出广告竞价决策智能客服与对话系统：提供快速响应的智能客服服务金融风控：实时监控交易行为，识别风险和欺诈机器学习实验与迭代：快速实验、训练和更新模型配置边缘计算与本地推理：在边缘设备上进行实时推理，减少云端依赖。
数据流处理与实时分析：处理实时数据流并进行分析，适用于流量监控、社交媒体分析等数据格式与注意事项1. RedisML 的数据类型通常是数组或列表在训练数据较大的情况下，最好将数据拆分成小批次进行训练2. 对于模型训练，不是直接磁盘上进行大量的操作，而是将所有数据加载到内存中，要求机器具有足够的内存以支持大规模的数据训练和推理。
Neural-RedisNeural-Redis 是一个结合 Redis 数据库和神经网络技术的扩展模块，旨在提供一个高效的机器学习平台，能够在 Redis 中存储和运行神经网络模型它通过将神经网络模型直接部署到 Redis 中，实现低延迟、高吞吐量的实时推理和训练，使得机器学习任务在实时和大规模数据处理场景中得以高效执行。
原理：模型训练与推理Neural-Redis 允许用户直接在 Redis 环境中训练和运行神经网络模型主要依赖于 Redis 的高效内存存储功能，并通过与深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）集成，在 Redis 环境中执行模型训练和推理操作。
训练：Neural-Redis 支持通过 Redis 存储训练数据，并利用神经网络算法训练模型数据存储在 Redis 的内存中，减少了传统深度学习框架的磁盘 I/O推理：一旦模型训练完成，可以将其保存为 Redis 中的对象，并在之后的请求中进行快速推理。
推理过程直接在 Redis 中执行，具有非常低的延迟与深度学习框架集成Neural-Redis 集成了流行的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，以便开发者可以利用现有的机器学习生态系统训练和优化模型。
训练好的模型可以通过 Redis 存储，并在生产环境中进行实时推理存储模型：训练好的神经网络模型以 Redis 键值对的形式存储在内存中，确保快速访问和高效推理多框架支持：Neural-Redis 支持 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架，允许用户灵活地选择工具训练和优化模型。
内存优化Redis 的内存存储结构非常适合处理大量数据，特别是对于深度学习任务Neural-Redis 充分利用 Redis 的内存数据库特性，实现快速的数据存取和处理，确保模型能够快速加载并响应实时查询。
内存计算：与传统的基于磁盘的模型存储不同，Neural-Redis 完全依赖内存进行数据存储和计算，显著提升了响应速度和并发处理能力实时推理：模型推理过程完全在内存中执行，避免了磁盘 I/O 的瓶颈，确保了实时性和高效性。
基本操作模型存储# 语法： NEURAL.SET # 说明：model_name 模型的名称 model_data 是模型的二进制数据（通常为 .h5, .pb, .pt 等格式）。
加载和推理# 语法： EURAL.PREDICT # 说明：model_name 模型名称 input_data 通常是模型的输入数据，可能是一个图像的二进制数据，文本数据或数字数据。
模型更新# 语法： NEURAL.SET （覆盖旧模型） # 说明：new_model_data 新的模型数据获取模型# 语法 NEURAL.GET model_name
核心功能神经网络模型存储：支持将训练好的神经网络模型以 Redis 键值对的形式存储，便于管理和版本控制模型推理：支持快速加载存储的神经网络模型并进行实时推理，用于在线预测和决策实时更新：训练和推理过程在 Redis 中进行，能够在实时数据流的环境下进行模型更新和推理。
多种输入数据类型支持：支持各种输入数据格式，如文本、图像、数字等，适用于多种应用场景应用场景实时推荐系统:支持电商、社交平台等的实时推荐系统，提供低延迟、高并发的推荐服务图像分类与目标检测:在智能监控、自动驾驶和医学影像分析中，通过 Neural-Redis 存储训练好的卷积神经网络（CNN）模型，进行实时图像分类和目标检测。
自然语言处理（NLP）:可用于存储和执行 NLP 模型，进行情感分析、文本分类、机器翻译等任务金融风控与欺诈检测：在金融领域，Neural-Redis 可以用于存储和执行交易欺诈检测模型，根据实时交易数据进行风险评估。
物联网（IoT）：在智能家居、工业监控等物联网应用中，Neural-Redis 可用于存储传感器数据和实时分析模型，提供故障检测和预测边缘计算：在边缘计算设备上，Neural-Redis 可以存储并运行神经网络模型，进行本地推理，减少对云端的依赖。
RedisAIRedisAI 提供高性能的人工智能（AI）和机器学习（ML）功能通过模块用户能够在 Redis 环境中执行深度学习、机器学习模型的推理，并实现实时数据流的处理RedisAI 将 AI 模型（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等）集成到 Redis 中，使得机器学习和深度学习模型可以高效地部署和运行在 Redis 环境下。
核心功能模型推理：用户可以在 Redis 中直接执行存储的模型，进行推理，过程可以是针对单个数据样本的预测，也可以是批量推理张量操作：Tensor张量是深度学习中的基本数据结构， 进行高效的张量运算多框架支持：支持多个深度学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX
实时推理和批量推理： 通过 Redis 高效的内存存储和数据访问特性，支持低延迟的实时推理，也能高效处理批量数据RedisAI 主要组件：Tensor：RedisAI 的核心数据结构它代表了用于深度学习和机器学习计算的数据，例如图片数据、文本数据或其他模型输入。
Tensor 在 Redis 中作为键值对存储Model：训练好的深度学习或机器学习模型（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX）RedisAI 允许用户将模型存储为 Redis 中的键值对。
Execution：执行存储在 Redis 中的模型RedisAI 使得模型的推理过程通过 Redis 命令进行操作基本操作RedisAI 提供了一系列命令来进行模型管理、张量操作和推理，常用的命令：AI
.MODELSETmodel_name # 说明：model_name：模型的名称 backend：深度学习框架（例如：tensorflow
、torch、onnx） device：执行推理的设备（例如：cpu 或 gpu） model_data：训练好的模型数据（通常是二进制格式） eg: AI.MODELSETmy_modeltensorflow
cpumodel.pbAI.MODELGET 从 Redis 中获取已存储的模型 AI.MODELGETmy_modelAI.TENSORSET：用于存储张量，张量代表了模型的输入数据或模型推理的结果。
eg:AI.TENSORSETtensor_name # 说明： tensor_name：张量的名称 shape：张量的维度（例如：1,3,224,224 表示图像的形状）。
dtype：数据类型（如 float32） tensor_data：张量的数据（通常为数值数组） eg:AI.TENSORSETinput_tensor 1,3,224,224 FLOAT32[1.0, 2.0, 3.0, ...]。
AI.TENSORGET：从 Redis 中获取张量数据 AI.TENSORGETtensor_nameAI.TENSORGETinput_tensorAI.MODELRUN：执行推理操作此命令会加载模型并执行推理，生成输出张量。
AI.MODELRUNmodel_nameINPUTSinput_tensorOUTPUTSoutput_tensormodel_name：模型的名称 INPUTS：输入张量的名称 OUTPUTS：输出张量的名称
多框架支持RedisAI 支持多种流行的机器学习和深度学习框架通过不同的后端，RedisAI 能够加载和执行这些框架的模型支持的框架包括：TensorFlow：支持 .pb 格式的模型PyTorch：支持 .pt 格式的模型。
ONNX：支持 .onnx 格式的模型硬件加速RedisAI 还支持在不同硬件设备上执行模型推理，包括：CPU：在通用计算资源上执行推理GPU：在支持 CUDA 的 GPU 上执行推理，提供更快的计算速度，适合大规模模型和数据。
应用场景实时推荐系统：电商平台、社交平台等使用实时推荐算法为用户推荐商品、视频等实时图像分类：在智能监控、自动驾驶等场景中，需要实时处理和分析图像数据自然语言处理（NLP）：聊天机器人、情感分析、语音识别等应用中，实时分析文本数据并做出响应。
金融风控与欺诈检测：在金融交易中实时监控交易行为，快速检测欺诈行为物联网（IoT）和边缘计算：在边缘设备上执行模型推理，进行状态监测、故障预测等语音和图像处理：语音识别、图像生成、目标检测等参考连接：https://github.com/RedisAI/RedisAI
5更多Modules参考连接： https://redis.io/modules模块的安装与配置1.动态加载（无需重启）通过 MODULE LOAD 命令临时加载模块：# 示例：动态加载 RediSearch
redis-cli MODULE LOAD /usr/local/redismodule62/redisearch.so优点：快速生效，无需停机缺点：重启 Redis 后失效2.持久化配置（需重启）修改 Redis 配置文件 redis.conf，添加模块路径：
loadmodule /usr/local/redismodule62/redis-modules/redisearch.so重启 Redis 服务后永久生效3.注意事项版本兼容性：确保模块与 Redis 版本匹配（如 RediSearch 2.x 需 Redis 6.0+）。
资源监控：加载多个模块可能增加内存和 CPU 开销依赖安装：部分模块需系统库支持（如 RediSearch 依赖 libgomp1）HULK平台RedisModule使用1. 实例申请：申请连接：https://hulk.qihoo.net/user/redis/online/create?zResGroup=1662
模块选择
2. 模块验证1)1)"name"127.0.0.1:26214>modulelist1)1)"name"2)"redis-ml"3)"ver"4)(integer)99022)1)"name"2)"timeseries"
3)"ver"4)(integer)9999993)1)"name"2)"redis-cell"3)"ver"4)(integer)14)1)"name"2)"ReJSON"3)"ver"4)(integer)
200085)1)"name"2)"bf"3)"ver"4)(integer)202146)1)"name"2)"ai"3)"ver"4)(integer)9999997)1)"name"2)"neuralredis"
3)"ver"4)(integer)18)1)"name"2)"search"3)"ver"4)(integer)9999993. 已有实例加载模块联系DBA沟通加载自己想要试用的模块，g-dba@360.cn
NOTE： 由于Redis Module 为外部三方插件，可能会有bug和不稳定因素造成redis实例崩溃4. 实战案例：构建电商商品搜索系统以下是一个基于 RediSearch 的简单商品搜索实现：1.创建索引与插入数据
from redis import Redis from redisearch import Client, TextField, NumericField # 连接到 Redis r = Redis(host=
localhost, port=26214) client = Client("product_index", conn=r) # 定义索引字段 client.create_index([ TextField(
"name", weight=5.0), # 名称字段权重更高 TextField("description"), NumericField("price") ]) # 插入商品数据
products = [ {"name": "Laptop", "description": "High-performance gaming laptop", "price": 1500}, {
"name": "Smartphone", "description": "5G smartphone with AI camera", "price": 800}, ] for idx, product
in enumerate(products): r.hset(f"product:{idx}", mapping=product)2.执行复杂查询# 搜索价格低于 1000 且包含 "5G" 的商品
query = "@price:[0 1000] @description:5G" result = client.search(query) for doc in result.docs: print(f
"商品: {doc.name}, 价格: {doc.price}") 商品: Smartphone, 价格: 800总结与展望场景化扩展：智汇云中间件持续推出向量数据库以及结合现有DB的向量功能，Redis引入相关模块，不断满足业务对AI 的需求。
通过 RedisAI 模块，企业可以实现高效的 AI 模型推理，支持多种框架（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX），为业务提供实时智能推理服务例如，智能推荐系统、语音识别、图像处理等场景都能通过 RedisAI 实现低延迟和高吞吐量的 AI 推理，提升整体业务的智能化水平。
此外，RedisML 提供了适用于传统机器学习任务的解决方案，可以帮助业务团队在 Redis 中进行实时训练和推理，支持简单易用的机器学习算法，如线性回归和决策树，进一步扩展 Redis 在 AI 领域的应用场景。
多元化：Redis 云原生与 Pika 解决方案中间件也在探索Redis将在K8S中应用，结合云原生的灵活地扩展 Redis 的计算能力，支持高并发的实时数据处理为了应对 Redis 在数据量和容量上的挑战，提供Pika新版本（基于缓存功能自动冷热加载）作为 Redis 替代或补充方案，提高存储和提高pika吞吐量并降低成本。
此外，未来将提供Pika Serverless方案按需扩展和按量计费的能力，可以在需要时自动扩展容量，避免了传统 Redis 部署中由于容量不足或过剩导致的资源浪费或性能瓶颈Serverless 方案为企业提供了极大的弹性，同时避免了管理 Redis 集群的复杂性，提升了运维效率和系统可用性。
展望：未来，智汇云中间件将在 Redis 模块化的基础上，不断引入新的模块满足业务需求，Redis 的弹性和可扩展性将为业务提供更多灵活的选择，推动智能化数据架构的普及如果有更具体的场景或需求，也进一步探讨不同 Redis 模块的细节与优势，帮助优化技术架构。
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