Redis 对比 OpenSearch：哪种在 GenAI 和向量搜索方面更快？

为什么 Redis 在 GenAI 和向量搜索方面脱颖而出

GenAI 比以往任何时候都更强大，但大多数应用仍然感觉很慢。用户期望即时响应，但延迟和低效率阻碍了这一点。Redis 让 GenAI 更快。与 OpenSearch 相比，Redis 的 QPS 最高可提高 52 倍，查询延迟最高可降低 100 倍，提供了 AI 应用所需的实时速度。

但仅凭速度还不够。AI 应用还需要某种组合的缓存、语义路由、短期记忆、会话存储和分布式状态管理。它们需要一个易于扩展和操作的平台，而无需面对手动分片、持续索引调优、重新索引开销或备份和扩展等复杂挑战。OpenSearch 不是为此而构建的。Redis 是。

这就是为什么构建检索增强生成 (RAG)、AI 驱动的推荐和对话记忆的公司选择 Redis 的原因。Redis 不仅存储和搜索。它提供了 GenAI 的基本构建块，提供速度、可扩展性和自动化管理，结合速度、可扩展性和自动化，以减少运营开销并在规模上提供实时性能。

性能：Redis 提供 50 倍以上更高的吞吐量和 100 倍更低的延迟

基准测试比较 Redis 和 OpenSearch 的结果突显了巨大的性能差距。Redis 不仅更快一点。它的速度要快一个数量级以上

• 单客户端基准测试显示，在向量搜索查询中，Redis 的性能比 OpenSearch 快达 18 倍。
• 多客户端基准测试显示，在每秒查询次数 (QPS) 方面，Redis 的性能比 OpenSearch 高达 52 倍。
• 使用 Redis 时，查询延迟最低可达 106 倍，从而实现实时 AI 响应，而 OpenSearch 则会遇到延迟问题。

对于大规模 AI 应用，这意味着更快的响应、降低的基础设施成本以及更好的用户体验。

云灵活性：使用 Redis Cloud 避免供应商锁定

Redis 的另一个关键优势是云选择。虽然 Amazon OpenSearch 将用户锁定在 AWS 中，但 Redis 提供多云、混合和本地部署选项。这使得企业能够

• 在 AWS、GCP 和 Azure 上运行 Redis。
• 在本地或混合环境中部署 Redis，以更好地控制 AI 基础设施。
• 通过将敏感数据保留在特定地理区域或私有环境中，确保数据主权和合规性。
• 利用 Redis 内置的高可用性和 Active-Active 功能，这是 OpenSearch 所缺乏的。

对于在受监管行业或具有严格数据驻留要求的地区运营的组织，Redis 提供灵活性，可以在不牺牲性能的情况下满足合规性需求。除了合规性之外，多云和混合部署选项有助于企业避免供应商锁定，优化跨云提供商的成本和性能，并在基础设施策略发展时支持多样化的部署需求。

易于管理：规模化下的简单性

管理 AI 基础设施可能很复杂，但 Redis Cloud 消除了扩展和维护 Amazon OpenSearch 所带来的大部分运营开销。

• 自动化扩展：Redis Cloud 会根据需要自动添加或删除容量来扩展工作负载，无需手动干预。OpenSearch 用户必须手动规划和调整集群大小。
• 自动分片平衡：与需要手动分配和重新平衡分片的 OpenSearch 不同，Redis 会动态地在分片之间移动键槽以优化性能。
  • 无需分片规划：Redis 自动分配数据，无需预定义的分片配置。
  • 扩展事件时的无缝重新平衡：添加或移除节点时，Redis 会在分片之间转移键槽，而无需停机或重新索引。
  • 一致的性能：Redis 避免了当 OpenSearch 分片不平衡时可能出现的瓶颈和性能下降。
• 更低的运营开销：Redis Cloud 减少了手动索引管理和频繁重新索引的需求，使其比 OpenSearch 更易于操作。
• 内置多租户：Redis Cloud 提供高效的多租户功能，无需复杂的索引存储和资源分配管理。
• 自动化备份和灾难恢复：Redis Cloud 内置了自动化备份和高可用性，而 OpenSearch 用户必须手动配置和维护基于快照的恢复。
• 原生 TTL 支持：Redis 允许数据自动过期，从而简化实时会话管理和缓存。OpenSearch 缺乏内置的 TTL，需要手动删除脚本或索引生命周期策略来删除旧数据。

对于希望降低复杂性并专注于 AI 开发而不是数据库管理的团队来说，Redis Cloud 提供了一种精简、无忧的方法，可以轻松扩展。

灵活性：支持向量搜索以及全文搜索

许多 AI 驱动的应用，例如检索增强生成 (RAG) 和个性化推荐，需要将向量搜索与精确匹配过滤结合起来。一些向量数据库依赖于外部全文搜索 (FTS) 解决方案或需要在搜索前将文本向量化，这增加了复杂性。

Redis 和 OpenSearch 都包含内置的 FTS 功能，用于

• 使用 BM25/TF-IDF 评分进行词法搜索。
• 对标签、文本、数值和地理坐标进行元数据过滤。
• 通过向量搜索进行精确匹配过滤，提供快速、相关的结果。

两者的混合搜索功能不同。OpenSearch 支持混合排名混合搜索，其中将词法和向量搜索结果结合起来进行排名。Redis 支持过滤混合搜索，其中使用元数据过滤、精确匹配查找或全文搜索约束来优化向量搜索结果。

虽然 Redis 目前不提供混合排名（即将推出），但它提供实时索引、低延迟查询性能和高效的精确匹配过滤，使其成为需要速度和可扩展性的 GenAI 应用的强大选择。

实时更新：即时适应的优势

对于需要即时更新向量数据和元数据的 AI 应用，Redis 表现出色。与 OpenSearch 不同，Redis 更新数据无需重新索引。这使其非常适合依赖实时修改来保持 AI 驱动体验动态和响应的用例，例如

• 个性化和推荐：流媒体服务和电子商务平台实时更新用户偏好，以提供更相关的内容。
• AI 聊天机器人和 LLM 记忆：客户支持机器人和 AI 聊天机器人需要动态保留对话上下文，而不会出现索引延迟。
• 欺诈检测和安全：金融机构和网络安全应用不断完善风险模型和行为分析，以即时检测异常。
• 游戏和 AI 驱动的 NPC：具有自适应 AI 的游戏需要实时行为更新来创建响应迅速且引人入胜的体验。
• 搜索和语义缓存：AI 驱动的搜索平台根据实时交互优化向量嵌入，而无需重新索引的成本。

Redis 使更新即时完成，降低了这些应用中的延迟并提高了响应速度。

Redis 是 GenAI 应用的最佳选择

对于构建高性能、可扩展 AI 应用的企业，Redis 是优于 OpenSearch 的选择。它提供了

• 对于性能敏感的 GenAI 应用，提供 50 倍以上更高的 QPS 和 100 倍更低的查询延迟
• 自动化扩展、高可用性和无缝备份，以便于管理。
• 与向量搜索并存的全文搜索和精确匹配过滤。
• 动态数据的即时更新，无需昂贵的重新索引。
• 多云、混合和本地部署的灵活性，适应任何基础设施策略。

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