Sí. El módulo de búsqueda indexa embeddings vectoriales y admite consultas de similitud (KNN exacto y búsqueda aproximada con HNSW), por lo que puede crear búsqueda semántica, sistemas de recomendación y retrieval-augmented generation sin añadir una base de datos vectorial independiente a su stack.
Puede combinar una consulta vectorial con filtros sobre campos numéricos, etiquetas y texto en una sola petición.
Tenga en cuenta que valkey-search implementa un conjunto específico de comandos
FT.* (FT.CREATE, FT.SEARCH, FT.AGGREGATE, FT.INFO, FT.DROPINDEX). Si necesita el conjunto completo de funcionalidades avanzadas de búsqueda full-text, el motor de búsqueda de
Redis ofrece una cobertura más amplia.
Consulte la
documentación de búsqueda de Valkey para la sintaxis de las consultas.