Ja. De search-module indexeert vector embeddings en ondersteunt similarity queries (exacte KNN en benaderende zoekopdrachten met HNSW), zodat u semantische zoekoplossingen, aanbevelingen en retrieval-augmented generation kunt bouwen zonder een aparte vector database aan uw stack toe te voegen.
U kunt een vector query combineren met filters op numerieke, tag- en tekstvelden in dezelfde aanvraag.
Let op: valkey-search implementeert een gericht aantal
FT.*-commando's (FT.CREATE, FT.SEARCH, FT.AGGREGATE, FT.INFO, FT.DROPINDEX). Als u het volledige pakket aan geavanceerde full-text functionaliteiten nodig heeft, biedt de zoekengine van
Redis een bredere dekking.
Zie de
Valkey search documentatie voor de query-syntax.