Valkey: Node.jsによるRAGパイプライン

このドキュメントはベクトル検索とRAGガイドの一部です。完全なガイドはこちらからご覧いただけます：Valkeyによるセマンティック検索、レコメンデーション、リトリーバル拡張生成（RAG）。

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Stackhero では、すぐに利用可能な Valkey クラウドソリューションを提供しています。主な特長は以下の通りです：

Valkey Admin Web UI を標準搭載。

メッセージサイズ・転送量が無制限。

ワンクリックで簡単にアップデート可能。

プライベート専用インフラによる最適なパフォーマンスと強固なセキュリティ。

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ValkeyはRedisと同じプロトコルを使用しているため、Redis互換クライアントをそのまま利用できます。

import { createClient, SCHEMA_FIELD_TYPE, SCHEMA_VECTOR_FIELD_ALGORITHM } from 'redis';

const client = createClient({ url: process.env.STACKHERO_VALKEY_URL_TLS });
await client.connect();

const DIMENSIONS = 1536;
const toBytes = embedding => Buffer.from(new Float32Array(embedding).buffer);

// 1. インデックスは起動時に一度だけ作成します
try {
  await client.ft.create(
    'chunksIndex',
    {
      content: SCHEMA_FIELD_TYPE.TEXT,
      documentId: SCHEMA_FIELD_TYPE.TAG,
      embedding: {
        type: SCHEMA_FIELD_TYPE.VECTOR,
        ALGORITHM: SCHEMA_VECTOR_FIELD_ALGORITHM.HNSW,
        TYPE: 'FLOAT32',
        DIM: DIMENSIONS,
        DISTANCE_METRIC: 'COSINE'
      }
    },
    { ON: 'HASH', PREFIX: 'chunk:' }
  );
}
catch (error) {
  if (!error.message.includes('Index already exists')) {
    throw error;
  }
}

// 2. チャンクをインデックス化（embeddingはモデルから取得）
async function indexChunk({ id, documentId, content, embedding }) {
  await client.hSet(`chunk:${id}`, {
    content,
    documentId,
    embedding: toBytes(embedding)
  });
}

// 3. 質問に最も近いチャンクを、特定ドキュメントに限定して取得
async function retrieve({ questionEmbedding, documentId, count = 5 }) {
  const results = await client.ft.search(
    'chunksIndex',
    `@documentId:{${documentId}}=>[KNN ${count} @embedding $queryVector]`,
    { PARAMS: { queryVector: toBytes(questionEmbedding) } }
  );

  return results.documents.map(({ value }) => value.content);
}

// 4. モデルへのコンテキストとして渡す
const context = await retrieve({ questionEmbedding, documentId: 'doc42' });
const prompt = `Answer using only this context:\n\n${context.join('\n\n')}\n\nQuestion: ${question}`;

Valkey: Node.jsによるRAGパイプライン

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