Valkey: サービスのサイズ設計

このドキュメントはベクトル検索とRAGガイドの一部です。完全なガイドはこちらからご覧いただけます：Valkeyによるセマンティック検索、レコメンデーション、リトリーバル拡張生成（RAG）。

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Stackhero では、すぐに利用可能な Valkey クラウド ソリューションを提供しています。主な特長は以下の通りです：

• Valkey Admin Web UI を標準搭載。
• メッセージサイズ・転送量が無制限。
• ワンクリックで簡単にアップデート可能。
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ベクトルはメモリ上に保存されるため、そのメモリフットプリントを事前に見積もることが重要です。float32ベクトルの場合、おおよその計算式は：

numberOfVectors x dimensions x 4 bytes に加え、HNSWグラフ用に約30～50%の追加メモリが必要です。

例えば、1536次元のベクトルが100万件ある場合、生データだけで約6GB必要です。20GBプランであれば余裕を持って運用できます。次元数の少ないモデルを選択すれば、メモリ使用量を削減できます（768次元モデルなら1536次元の半分のメモリで済みます）。

実際のメモリ使用量は FT.INFO chunksIndex や、Prometheus監視の used_memory メトリクスで確認できます。必要に応じてダッシュボードからいつでもプランをアップグレード可能です。