Valkey: Bon à savoir

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

👋 Bienvenue sur la documentation de Stackhero !

Stackhero propose une solution Valkey cloud prête à l'emploi qui offre de nombreux avantages, notamment :

  • Interface web Valkey Admin incluse.
  • Taille des messages et transferts illimités.
  • Mises à jour simplifiées en un clic.
  • Performance optimale et sécurité renforcée grâce à une infrastructure privée et dédiée.

Gagnez du temps et simplifiez-vous la vie : il suffit de 5 minutes pour essayer la solution Valkey cloud hosting de Stackhero !

  • L'indexation des clés existantes s'effectue en arrière-plan. Vous pouvez suivre la progression avec FT.INFO. Les recherches renverront des résultats partiels tant que le remplissage n'est pas terminé.
  • Le module de recherche implémente un ensemble ciblé de commandes FT.*. Pour la recherche vectorielle, il couvre l'essentiel : HNSW et KNN exact, filtrage hybride et FT.AGGREGATE.

Pour une documentation complète, consultez la documentation Valkey search.

Poursuivre la lecture de ce guide

  1. Consultez le guide complet: Recherche vectorielle et RAG
    Recherche sémantique, recommandations et retrieval-augmented generation avec Valkey
  2. Avant de commencer
  3. Création d'un index vectoriel
  4. Requêtes
  5. Un pipeline RAG en Node.js
  6. La même chose en Python
  7. Dimensionner votre service

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    Comment connecter Valkey avec Python
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    Comment connecter Valkey avec Ruby
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  7. GitHub Actions & GitLab CI
    Lancez un véritable service Valkey depuis votre pipeline GitHub Actions ou GitLab CI, exécutez vos tests dessus, puis supprimez-le automatiquement