Valkey: Création d'un index vectoriel

Cette documentation fait partie du guide Recherche vectorielle et RAG. Consultez le guide complet ici : Recherche sémantique, recommandations et retrieval-augmented generation avec Valkey.

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Stackhero propose une solution Valkey cloud clé en main qui offre de nombreux avantages, dont :

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Déclarez un champ vectoriel en précisant sa dimension et la métrique de distance. La dimension doit correspondre à votre modèle : par exemple, 1536 pour OpenAI text-embedding-3-small, ou 768 pour de nombreux modèles open source.

FT.CREATE chunksIndex
  ON HASH
  PREFIX 1 chunk:
  SCHEMA
    content TEXT
    documentId TAG
    embedding VECTOR HNSW 6
      TYPE FLOAT32
      DIM 1536
      DISTANCE_METRIC COSINE

HNSW crée un index graphique, permettant des recherches approximatives rapides même lorsque votre collection devient volumineuse. C'est recommandé pour les collections de plus de quelques milliers de vecteurs. Pour de petites collections, vous pouvez utiliser FLAT pour une recherche exacte et exhaustive.

COSINE est généralement la meilleure métrique de distance pour les embeddings de texte. Les métriques L2 et IP sont aussi supportées.