Redis®*: Dimensionar o seu serviço

Esta documentação faz parte do guia Pesquisa vetorial e RAG. Consulte o guia completo aqui: Pesquisa semântica, recomendações e retrieval-augmented generation com Redis.

👋 Bem-vindo à documentação da Stackhero!

A Stackhero disponibiliza uma solução Redis cloud pronta a usar, que oferece várias vantagens, incluindo:

• Interface web Redis Commander incluída.
• Tamanho e transferências de mensagens ilimitados.
• Atualizações fáceis com apenas um clique.
• Performance otimizada e segurança reforçada, graças a uma infraestrutura privada e dedicada.

Poupe tempo e simplifique a sua vida: bastam 5 minutos para experimentar a solução de alojamento Redis cloud da Stackhero!

Os vetores são armazenados em memória. Pode estimar as necessidades de memória com a seguinte fórmula:

numberOfVectors x dimensions x 4 bytes, mais cerca de 30–50% extra para o grafo HNSW.

Por exemplo, um milhão de vetores de 1536 dimensões utilizam cerca de 6 GB para os vetores brutos. Um plano de 20 GB é um ponto de partida confortável para esta escala. Pode reduzir o consumo de memória:

• Utilizando um modelo mais pequeno. Por exemplo, um modelo de 768 dimensões reduz para metade a memória utilizada em comparação com um modelo de 1536 dimensões.
• Armazenando em FLOAT16 em vez de FLOAT32 se o seu modelo o suportar, reduzindo novamente o espaço para metade.

Pode monitorizar o uso real com FT.INFO chunksIndex e a métrica used_memory na sua monitorização Prometheus. Se o seu consumo aumentar, pode atualizar o seu plano facilmente a partir do dashboard.