ค้นหาในแอปให้เร็วขึ้น ทั้งคีย์เวิร์ดและความหมาย ด้วย Redis Search GitHub Daily — โปรเจกต์เด่นวันนี้ RediSearch คือโมดูล Search และ Query Engine สำหรับ Redis ที่ช่วยเพิ่มความสามารถด้าน Full-text Search, Vector Search, การกรองข้อมูล การจัดกลุ่มผลลัพธ์ และ Geospatial Search เข้าไปในระบบที่ใช้ Redis เหมาะกับ Developer, ทีม Data/AI และผู้สร้างระบบ RAG, AI Chatbot, Knowledge Base, E-commerce Search หรือระบบค้นหาภายในองค์กรที่ต้องการผลลัพธ์รวดเร็วและค้นหาได้ยืดหยุ่นกว่าเดิม จุดที่น่าสนใจ • ค้นหาข้อความแบบ Full-text Search • ค้นหาตามความหมายด้วย Vector Search • ผสม Keyword Search กับ Vector Search เป็น Hybrid Search ได้ • รองรับการกรองข้อมูล ตัวเลข ตำแหน่ง และเงื่อนไขที่ซับซ้อน • ทำ Aggregation และจัดอันดับผลลัพธ์ได้ • สร้าง Index บนข้อมูลแบบ Hash และ JSON • เหมาะสำหรับระบบ RAG และ Semantic Search RediSearch 2.10 เพิ่มอะไร เวอร์ชัน 2.10 เปิดตัวตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2024 โดยเพิ่ม Vector Data Types ใหม่ ปรับปรุงความสามารถด้าน Indexing ทำ Query Syntax ให้ใช้ง่ายขึ้น และขยายความสามารถด้าน Geospatial Search ปัจจุบันสายเวอร์ชัน 2.10 ยังมี Maintenance Release และการแก้ไขบั๊กอย่างต่อเนื่อง ลองใช้ยังไงวันนี้ 1. รัน Redis Stack ที่มี Redis Search รวมอยู่แล้ว 2. สร้าง Index สำหรับข้อความและ Vector Embedding 3. ทดลองค้นหาด้วย Keyword และ Vector แยกกัน 4. รวมผลเป็น Hybrid Search แล้วเปรียบเทียบคุณภาพ 5. ทดสอบกับข้อมูลจริง เช่น FAQ สินค้า หรือเอกสารภายใน ตัวอย่างเริ่มต้นด้วย Docker: docker run -d --name redis-stack \ -p 6379:6379 -p 8001:8001 \ redis/redis-stack:latest จากนั้นลองสร้างระบบค้นหาเอกสารที่รับทั้งคำค้นตรง ๆ และคำถามภาษาธรรมชาติ เพื่อให้ผู้ใช้เจอข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้น หมายเหตุ AI และ Semantic Search ช่วยค้นหาและจัดอันดับข้อมูลได้ดีขึ้น แต่ผลลัพธ์อาจไม่ถูกต้องทุกครั้ง งานด้านการเงิน สุขภาพ กฎหมาย หรือความปลอดภัยควรให้มนุษย์หรือผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบก่อนนำไปตัดสินใจ #Getnotes #GitHubDaily #RediSearch #Redis #FullTextSearch #VectorSearch #HybridSearch #SemanticSearch #RAG #AIChatbot #OpenSource #DeveloperTools