Redis®*: 服務規模評估

本文件是向量搜尋與RAG指南的一部分。請在此處查看完整指南：使用Redis進行語意搜尋、推薦系統與檢索增強生成（RAG）。

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向量資料會儲存在記憶體中。您可以用以下公式預估所需記憶體：

numberOfVectors x dimensions x 4 bytes，再加上約30–50%作為HNSW圖形結構的額外空間。

例如，一百萬筆1536維的向量，僅原始向量就需約6GB記憶體。20GB的方案對這個規模來說是個不錯的起點。您可以透過以下方式降低記憶體用量：

• 使用較小的模型。 例如，768維的模型比1536維的模型節省一半記憶體。
• 若模型支援，將FLOAT32改為FLOAT16，可再減半空間需求。

您可以透過 FT.INFO chunksIndex 及 Prometheus監控中的 used_memory 指標監控實際用量。若用量增加，您可直接在控制台升級方案，流程簡單。