利用 RediSearch 实现实时推荐系统中的相似度搜索

好嘞，各位看官，今天咱们不谈风花雪月，聊点硬核的——如何用 RediSearch 这个“快如闪电”的搜索引擎，在实时推荐系统中玩转相似度搜索。放心，咱不说那些晦涩难懂的理论，保证您听得懂、用得上，还能时不时会心一笑。准备好了吗？系好安全带，发车咯！🚀

一、开场白：推荐系统，一个比你还懂你的家伙！

话说，在这个信息爆炸的时代，每天我们都被海量的信息淹没。想找点自己感兴趣的东西，简直比大海捞针还难。这时候，推荐系统就横空出世了，它就像一个贴心的管家，默默地分析你的喜好，然后把最有可能让你眼前一亮的东西送到你面前。

无论是电商平台的“猜你喜欢”，还是视频网站的“为你推荐”，亦或是新闻App的“个性化推荐”，背后都有推荐系统在默默发力。它们的目标只有一个：让你“剁手”剁得心甘情愿，让你“刷剧”刷得停不下来，让你“阅读”读得欲罢不能！😎

那么，推荐系统是如何做到如此“懂你”的呢？这就涉及到各种算法和技术了，其中，相似度搜索绝对是不可或缺的一环。

二、相似度搜索：找到和你“臭味相投”的小伙伴！

简单来说，相似度搜索就是找到和某个目标对象最相似的其他对象。在推荐系统中，这个“目标对象”可以是用户（找到相似用户），也可以是物品（找到相似物品）。

• 基于用户的协同过滤 (User-based Collaborative Filtering)： 这种方法的核心思想是“人以群分，物以类聚”。如果你和某个用户有很多相似的喜好，那么他喜欢的东西，你也很有可能喜欢。
• 基于物品的协同过滤 (Item-based Collaborative Filtering)： 这种方法则认为“物以类聚”。如果你喜欢某个物品，那么和它相似的物品，你也很有可能喜欢。

无论是哪种方法，都需要计算对象之间的相似度。常见的相似度计算方法包括：

• 余弦相似度 (Cosine Similarity)： 通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量相似度。
• 皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient)： 衡量两个变量之间的线性相关程度。
• 欧几里得距离 (Euclidean Distance)： 计算两个向量之间的距离，距离越小，相似度越高。

计算出相似度之后，就可以根据相似度得分对物品或用户进行排序，然后把最相似的那些推荐给你。

三、RediSearch：让相似度搜索“飞”起来！

传统的数据库在处理海量数据的相似度搜索时，往往会力不从心，速度慢得让人抓狂。这时候，就需要请出我们的主角——RediSearch！

RediSearch 是一个基于 Redis 的全文搜索引擎，它不仅拥有 Redis 的高性能和灵活性，还提供了强大的全文搜索和索引功能。更重要的是，它还支持向量相似度搜索！这简直是为推荐系统量身定制的！

为什么 RediSearch 这么适合相似度搜索？

• 速度快！ RediSearch 基于内存存储，搜索速度非常快，可以满足实时推荐的需求。
• 支持向量索引！ RediSearch 支持 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 索引，这是一种高效的近似最近邻搜索 (Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS) 算法，可以在保证一定精度的前提下，大幅提升搜索速度。
• 灵活！ RediSearch 可以灵活地与其他 Redis 数据结构结合使用，方便构建各种复杂的推荐逻辑。
• 易于集成！ RediSearch 可以轻松地集成到现有的推荐系统中，无需进行大规模的改造。

四、实战演练：用 RediSearch 构建一个简单的物品推荐系统

为了让大家更直观地了解 RediSearch 在相似度搜索中的应用，我们来构建一个简单的物品推荐系统。

1. 数据准备

假设我们有一个电商平台，里面有很多商品，每个商品都有一些属性，比如：

商品ID	商品名称	商品描述	价格	类别
1	苹果手机	最新款苹果手机，性能强大，拍照清晰	8999	手机
2	三星手机	三星旗舰手机，屏幕惊艳，功能丰富	7999	手机
3	华为手机	华为高端手机，拍照出色，续航持久	6999	手机
4	小米手机	小米性价比手机，配置均衡，价格亲民	2999	手机
5	苹果平板	最新款苹果平板，性能强劲，屏幕细腻	5999	平板
6	三星平板	三星高端平板，影音娱乐，办公学习	4999	平板
7	华为平板	华为鸿蒙平板，生态互联，体验流畅	3999	平板
8	小米平板	小米平板电脑，性价比高，轻薄便携	1999	平板
9	苹果笔记本	最新款苹果笔记本，性能卓越，设计精美	12999	笔记本
10	华为笔记本	华为轻薄笔记本，办公高效，续航持久	7999	笔记本

为了方便计算相似度，我们需要将这些商品属性转换为向量。这里我们使用一个简单的示例，将商品名称和商品描述进行分词，然后统计每个词的词频，作为商品的向量表示。当然，在实际应用中，可以使用更复杂的自然语言处理 (NLP) 技术，比如 Word2Vec、BERT 等，来生成更准确的向量表示。

2. 创建 RediSearch 索引

首先，我们需要在 Redis 中创建一个 RediSearch 索引，用于存储商品向量。

FT.CREATE idx:products SCHEMA product_id NUMERIC SORTABLE product_name TEXT product_description TEXT price NUMERIC SORTABLE category TAG vector HNSW 6

• idx:products：索引名称。
• SCHEMA：定义索引的字段和类型。
  • product_id：商品ID，NUMERIC 类型，可排序。
  • product_name：商品名称，TEXT 类型。
  • product_description：商品描述，TEXT 类型。
  • price：价格，NUMERIC 类型，可排序。
  • category：类别，TAG 类型。
  • vector：商品向量，HNSW 类型，表示使用 HNSW 索引。6 表示 HNSW 索引的参数，用于控制索引的精度和速度。

3. 导入商品数据

接下来，我们需要将商品数据导入到 RediSearch 中。

import redis

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 商品数据 (简化版，仅包含向量表示)
products = [
    {'product_id': 1, 'product_name': '苹果手机', 'product_description': '最新款苹果手机性能强大拍照清晰', 'price': 8999, 'category': '手机', 'vector': [0.1, 0.2, 0.3]},
    {'product_id': 2, 'product_name': '三星手机', 'product_description': '三星旗舰手机屏幕惊艳功能丰富', 'price': 7999, 'category': '手机', 'vector': [0.2, 0.3, 0.4]},
    {'product_id': 3, 'product_name': '华为手机', 'product_description': '华为高端手机拍照出色续航持久', 'price': 6999, 'category': '手机', 'vector': [0.3, 0.4, 0.5]},
    {'product_id': 4, 'product_name': '小米手机', 'product_description': '小米性价比手机配置均衡价格亲民', 'price': 2999, 'category': '手机', 'vector': [0.4, 0.5, 0.6]},
    {'product_id': 5, 'product_name': '苹果平板', 'product_description': '最新款苹果平板性能强劲屏幕细腻', 'price': 5999, 'category': '平板', 'vector': [0.5, 0.6, 0.7]},
    {'product_id': 6, 'product_name': '三星平板', 'product_description': '三星高端平板影音娱乐办公学习', 'price': 4999, 'category': '平板', 'vector': [0.6, 0.7, 0.8]},
    {'product_id': 7, 'product_name': '华为平板', 'product_description': '华为鸿蒙平板生态互联体验流畅', 'price': 3999, 'category': '平板', 'vector': [0.7, 0.8, 0.9]},
    {'product_id': 8, 'product_name': '小米平板', 'product_description': '小米平板电脑性价比高轻薄便携', 'price': 1999, 'category': '平板', 'vector': [0.8, 0.9, 0.1]},
    {'product_id': 9, 'product_name': '苹果笔记本', 'product_description': '最新款苹果笔记本性能卓越设计精美', 'price': 12999, 'category': '笔记本', 'vector': [0.9, 0.1, 0.2]},
    {'product_id': 10, 'product_name': '华为笔记本', 'product_description': '华为轻薄笔记本办公高效续航持久', 'price': 7999, 'category': '笔记本', 'vector': [0.1, 0.2, 0.3]}
]

# 导入商品数据
for product in products:
    r.execute_command(
        'FT.ADD',
        'idx:products',
        product['product_id'],
        1.0,  # Score，这里设置为 1.0，表示所有商品权重相同
        'FIELDS',
        'product_id', product['product_id'],
        'product_name', product['product_name'],
        'product_description', product['product_description'],
        'price', product['price'],
        'category', product['category'],
        'vector', 'VECTOR', 'HNSW', len(product['vector']), *product['vector']
    )

print("商品数据导入成功！")

4. 进行相似度搜索

现在，我们可以使用 RediSearch 进行相似度搜索了。比如，我们想找到和“苹果手机”最相似的商品。

import numpy as np

# 目标商品的向量
target_vector = np.array([0.1, 0.2, 0.3]).astype(np.float32).tobytes()

# 执行相似度搜索
results = r.execute_command(
    'FT.SEARCH',
    'idx:products',
    f'*=>[KNN 3 @vector $vec AS score]',  # KNN 3 表示返回 3 个最相似的商品
    'PARAMS', 2, 'vec', target_vector,
    'SORTBY', 'score', 'ASC',  # 按相似度得分升序排序
    'LIMIT', 0, 3,  # 返回前 3 个结果
    'RETURN', 'product_id', 'product_name', 'price', 'score'  # 返回的字段
)

# 解析搜索结果
num_results = results[0]
print(f"找到 {num_results} 个相似商品：")

for i in range(1, len(results), 2):
    product_id = results[i]
    product_info = results[i+1]
    product_name = product_info[product_info.index(b'product_name') + 1].decode('utf-8')
    price = product_info[product_info.index(b'price') + 1].decode('utf-8')
    score = product_info[product_info.index(b'score') + 1].decode('utf-8')

    print(f"  - 商品ID：{product_id.decode('utf-8')}, 商品名称：{product_name}, 价格：{price}, 相似度：{score}")

这段代码的含义如下：

• target_vector：目标商品的向量，这里我们使用“苹果手机”的向量。
• FT.SEARCH：执行搜索命令。
• idx:products：索引名称。
• f'*=>[KNN 3 @vector $vec AS score]'：搜索查询语句。
  • *：表示匹配所有文档。
  • KNN 3 @vector $vec AS score：使用 KNN 算法进行相似度搜索。
    • KNN 3：表示返回 3 个最相似的商品。
    • @vector：表示要搜索的向量字段。
    • $vec：表示目标向量，通过 PARAMS 传入。
    • AS score：表示将相似度得分命名为 score。
• PARAMS 2 vec target_vector：设置参数。
  • 2：表示参数个数。
  • vec：参数名称。
  • target_vector：参数值，即目标向量。
• SORTBY score ASC：按相似度得分升序排序。
• LIMIT 0 3：返回前 3 个结果。
• RETURN product_id product_name price score：返回的字段。

运行这段代码，你将会看到和“苹果手机”最相似的 3 个商品，以及它们的相似度得分。

5. 优化和扩展

这只是一个非常简单的示例，在实际应用中，还需要进行很多优化和扩展。

• 使用更复杂的向量表示： 可以使用 Word2Vec、BERT 等 NLP 技术，生成更准确的向量表示。
• 使用更合适的相似度计算方法： 可以根据实际情况选择合适的相似度计算方法，比如余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
• 进行更精细的特征工程： 可以根据商品的属性进行更精细的特征工程，比如对价格进行归一化处理，对类别进行 One-Hot 编码等。
• 结合其他推荐算法： 可以将相似度搜索与其他推荐算法结合使用，比如协同过滤、内容推荐等，构建更强大的推荐系统。
• 实时更新索引： 当商品数据发生变化时，需要实时更新 RediSearch 索引，以保证推荐的准确性。

五、总结：RediSearch，推荐系统的“加速器”！

RediSearch 凭借其高性能、灵活性和强大的向量搜索功能，成为实时推荐系统中不可或缺的“加速器”。它可以帮助我们快速找到和目标对象最相似的其他对象，从而实现更精准、更个性化的推荐。

当然，要构建一个真正优秀的推荐系统，还需要考虑很多其他因素，比如用户行为数据、上下文信息、多样性、探索性等等。但是，掌握 RediSearch 这项技术，绝对能让你的推荐系统如虎添翼！

希望这篇文章能帮助大家更好地理解 RediSearch 在实时推荐系统中的应用。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，一起交流学习！😊