在自然语言处理领域，有一个常见且重要的任务就是文本相似度搜索。文本相似度搜索是指根据用户输入的一段文本，从数据库中找出与之最相似或最相关的一段或多段文本。它可以应用在很多场景中，例如问答系统、推荐系统、搜索引擎等。
比如，当用户在知乎上提出一个问题时，系统就可以从知乎上已有的回答中找出与该问题最匹配或最有价值的回答，并展示给用户。
要实现类似高效的搜索，我们需要使用一些特殊的数据结构和算法。其中，向量相似度搜索是一种在大规模数据搜索中表现优秀的算法。而Redis作为一种高性能的键值数据库，也可以帮助我们实现向量相似度搜索。今天我们就来体验一把，还请帮忙点个关注
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