Redis®*: 服务容量规划

本文档属于向量搜索与RAG指南的一部分。您可以在此处查看完整指南：使用Redis实现语义搜索、推荐系统和检索增强生成（RAG）。

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向量数据存储于内存中。您可以通过以下公式估算内存需求：

numberOfVectors x dimensions x 4 bytes，再加上HNSW图结构大约30–50%的额外空间。

例如，一百万条1536维的向量，原始向量大约占用6GB内存。对于这一规模，建议选择20GB的套餐作为起步。您可以通过以下方式进一步降低内存占用：

• 使用更小的模型。 例如，768维模型的内存消耗仅为1536维模型的一半。
• 如模型支持，可将存储类型由 FLOAT32 改为 FLOAT16，再次将空间减半。

您可以通过 FT.INFO chunksIndex 和 Prometheus监控中的 used_memory 指标实时监控实际使用情况。如需扩容，可直接在控制台升级套餐，操作便捷。