给Redis添加神经网络词向量开启AI新篇章（词向量 redis）

Redis是一款高性能的开源内存数据库，早期主要用于高网站缓存静态内容。随着Web技术发展，Redis技术成功被用于任务调度、发布/订阅、NOSQL持久化等多个业务场景，并被各种语言作为服务器端存储系统，甚至当作机器学习的Chache缓存单元。最近Redis在和机器学习领域又开发出新技术—神经网络词向量。

神经网络词向量（Neural Network Word Embeddings）技术将文本转换成可理解的表示形式，可以看做文本的数字版本，在深度学习技术中有着重要的应用。Redis的搜索引擎引擎使用Redis Models和Cluster，使用全文搜索来解决用户自然语言查询的需求。

此外，Redis也支持基于神经网络的word embedding（word2vec）这样的机器学习模型。word2vec是一种使用神经网络模型来计算和学习词语之间的潜在关系。它有助于更好地理解和解释字词间关系。

Redis还提供了一个实用的Redis命令，用于把word2vec模型加载到Redis内存中，以支持搜索和查询过程中的模型本地使用。Redis也可以用来实现其他样的神经网络，如NLP任务和文本分类任务。

总体而言，Redis的结合Redis可以为/ML开发带来更快、更可靠、更灵活的分布式模型计算。借助于它，可在Redis中直接加载神经网络词向量，实现服务的快速发布，开启新篇章。

例如Redis提供嵌入式代码，用以加载Neural Network词向量模型，如：

127.0.0.1:6379> R.model.load model.onnx
OK

上述命令即可加载指定模型，然后只要在Redis客户端中调用相应的Redis命令，就可以在Redis实例中构建神经网络词向量了。

因此，Redis技术结合Redis支持的神经网络词向量功能，可以让人有效地部署大规模的机器学习模型，并实现更加快捷高效的服务本地计算。 从而为服务开发创造了更多可能性，为实现更加智能便捷的服务开启了新篇章。