FT.SEARCH

FT.SEARCH durchsucht den Index mit der angegebenen Abfrage und gibt die angegebenen Werte zurück. FT.SEARCH gibt Ergebnisse für den gesamten Cluster zurück, nicht nur für den abgefragten Knoten.

Sie können FT.SEARCH auch für JSON-Dokumente verwenden. Um diese Funktion zu aktivieren, erstellen Sie einen Index mit FT.CREATE für Ihre JSON-Daten und geben Sie dann die Felder an, die Sie indexieren möchten.

Weitere Informationen zur Abfragesyntax finden Sie unter Abfragesyntax.

Syntax

FT.SEARCH index query
  [NOCONTENT]
  [TIMEOUT timeout]
  [PARAMS nargs name value [ name value ...]]
  [RETURN num field [AS alias] [ field [AS alias] ... ]]
  [LIMIT offset num]
  DIALECT 2

index (erforderlich): Der Index, den Sie abfragen möchten.
query (erforderlich): Ihre Abfrage. Weitere Informationen zur Abfragesyntax finden Sie unter Abfragesyntax.
NOCONTENT (optional): Gibt nur die Dokument-IDs zurück und schließt den Inhalt aus.
TIMEOUT (optional): Hiermit können Sie einen Timeout-Wert für den Suchbefehl festlegen.
PARAMS (optional): Die Anzahl der Schlüssel/Wert-Paare multipliziert mit zwei.
RETURN (optional): Gibt die Felder an, die Sie aus Ihren Dokumenten abrufen möchten, sowie alle Aliase für die zurückgegebenen Werte. Standardmäßig werden alle Felder zurückgegeben, es sei denn, die Option NOCONTENT ist festgelegt. In diesem Fall werden keine Felder zurückgegeben. Wenn „num“ auf 0 gesetzt ist, verhält es sich genauso wie bei NOCONTENT.
LIMIT (optional): Hiermit können Sie die Paginierung mit einem Offset und einer Anzahl auswählen. Wenn Sie diesen Parameter nicht verwenden, ist der Standardwert LIMIT 0 10. Dadurch werden maximal 10 Schlüssel zurückgegeben.
DIALECT 2 (optional): Gibt Ihren Dialekt an. Der einzige unterstützte Dialekt ist Dialekt 2.

Befehlsrückgabe

Dieser Befehl gibt ein Array oder eine Fehlermeldung zurück. Die Elemente des zurückgegebenen Arrays stellen die am besten passenden Ergebnisse der Abfrage dar. Jedes Array-Element hat Folgendes:
Der Hash-Schlüssel des Eintrags
Ein Array mit Folgendem:
- Schlüsselwert: [$score_as ] score_value
- Entfernungswert
- Attributname
- Vektorwert
Wenn NOCONTENT verwendet wird, bestehen die Array-Elemente nur aus den Dokument-IDs.

Beispiel 1: Einfache Vektorsuchabfrage

In diesem Beispiel erstellen wir einen Index für die Immobiliensuche, in dem Kunden anhand bestimmter Merkmale nach Immobilien suchen können. Angenommen, wir haben eine Liste von Immobilien mit den folgenden Attributen:

Beschreibung: Vektoreinbettung für die angegebene Immobilie.
Andere Felder: Jede Immobilie kann auch andere Metadaten haben. Aus Gründen der Einfachheit werden andere Felder in diesem Beispiel jedoch ignoriert.

Zuerst erstellen wir einen HNSW-Index mit der Beschreibung als Vektorfeld mit dem Befehl FT.CREATE:

FT.CREATE idx SCHEMA description VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 3 DISTANCE_METRIC L2

Jetzt können wir mit dem Befehl HSET einige Immobilien einfügen. Das kann auch vor der Indexerstellung erfolgen:

HSET p1 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?"
HSET p2 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00"
HSET p3 description "\x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
HSET p4 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?"
HSET p5 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?"

Jetzt können wir Abfragen mit dem Befehl FT.SEARCH ausführen. Die folgende Abfrage gibt bis zu fünf der ähnlichsten Immobilien zum angegebenen Abfragevektor zurück:

FT.SEARCH idx "*=>[KNN 5 @description $query_vector]" PARAMS 2 query_vector "\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" DIALECT 2

Zurückgegebenes Ergebnis:

 1) (integer) 5
 2) p5
 3) 1) __description_score
    2) 1.6400001049
    3) description
    4) \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?
 4) p4
 5) 1) __description_score
    2) 1.6400001049
    3) description
    4) \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?
 6) p2
 7) 1) __description_score
    2) 1.6400001049
    3) description
    4) \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00
 8) p1
 9) 1) __description_score
    2) 1.6400001049
    3) description
    4) \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?
10) p3
11) 1) __description_score
    2) 0.0399999953806
    3) description
    4) \x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00

Codebeispiel

Python

# Before running, ensure you have installed redis-py:
#    pip install redis

import redis
client = redis.cluster.RedisCluster(host='your_redis_host', port=6379)
result = client.execute_command('FT.SEARCH', 'idx', '*=>[KNN 5 @description $query_vector]', 'PARAMS', '2', 'query_vector', '"\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00"', 'DIALECT', '2')
print(result)

NodeJS

# Before running, ensure you have installed ioredis:
#   npm install ioredis

const Redis = require("ioredis");
const redis = new Redis.Cluster([
{
  port: 6379,
  host: "your_redis_host",
},
]);
redis.call("FT.SEARCH", "idx", "*=>[KNN 5 @description $query_vector]", "PARAMS", "2", "query_vector", "\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00", "DIALECT", "2").then(result => {
console.log(result);
redis.disconnect();
});

CLI

# Before running, ensure you have install redis-cli

redis-cli -h your_redis_host -p 6379 FT.SEARCH idx "(*)=>[KNN 5 @description $query_vector]" PARAMS 2 query_vector "\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" DIALECT 2

Beispiel 2: Vektorsuche mit Hybridabfragen

In diesem Beispiel führen wir eine Hybridabfrage mit zwei zusätzlichen Attributen aus: „city“ und „price“:

Beschreibung: Vektoreinbettung für die angegebene Immobilie.
Stadt: Name der Stadt.
Preis: Kosten der Immobilie.

Zuerst erstellen wir einen Index mit der Beschreibung als Vektorfeld, „city“ als Tag-Feld und „price“ als numerisches Feld:

FT.CREATE idx SCHEMA description VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 3 DISTANCE_METRIC L2 city TAG price NUMERIC

Jetzt können wir einige Immobilien einfügen. Das kann auch vor der Indexerstellung erfolgen:

HSET p1 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?" city "NEW YORK" price 500000
HSET p2 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00" city "NEW JERSEY" price 400000
HSET p3 description "\x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" city "BANGALORE" price 60000
HSET p4 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?" city "NEW YORK" price 600000
HSET p5 description "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?" city "BANGALORE" price 75000

Jetzt können wir Abfragen ausführen. Die folgende Abfrage gibt bis zu fünf der ähnlichsten Immobilien zum angegebenen Abfragevektor zurück und filtert nur nach Immobilien in BANGALORE, die weniger als 100.000 kosten:

FT.SEARCH idx "(@city:{BANGALORE} @price:[-inf 100000])=>[KNN 5 @description $query_vector]" PARAMS 2 query_vector "\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" DIALECT 2

Zurückgegebenes Ergebnis:

1) (integer) 2
2) p5
3) 1) __description_score
   2) 1.6400001049
   3) city
   4) BANGALORE
   5) price
   6) 75000
   7) description
   8) \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?
4) p3
5) 1) __description_score
   2) 0.0399999953806
   3) city
   4) BANGALORE
   5) price
   6) 60000
   7) description
   8) \x00\x00\x80?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00

Weitere Informationen zum Format der Filterabfrage finden Sie unter Abfragesyntax.

Codebeispiel

Python

# Before running, ensure you have installed redis-py:
#   pip install redis

import redis
client = redis.cluster.RedisCluster(host='your_redis_host', port=6379)
result = client.execute_command('FT.SEARCH', 'idx', '(@city:{BANGALORE} @price:[-inf 100000])=>[KNN 5 @description $query_vector]', 'PARAMS', '2', 'query_vector', '"\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"', 'DIALECT', '2')
print(result)

NodeJS

# Before running, ensure you have installed ioredis:
#   npm install ioredis

const Redis = require("ioredis");
const redis = new Redis.Cluster([
{
  port: 6379,
  host: "your_redis_host",
},
]);
redis.call("FT.SEARCH", "idx", "(@city:{BANGALORE} @price:[-inf 100000])=>[KNN 5 @description $query_vector]", "PARAMS", "2", "query_vector", "\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00", "DIALECT", "2").then(result => {
console.log(result);
redis.disconnect();
});

CLI

# Before running, ensure you have install redis-cli

redis-cli -h your_redis_host -p 6379 FT.SEARCH idx "(@city:{BANGALORE} @price:[-inf 100000])=>[KNN 5 @description $query_vector]" PARAMS 2 query_vector "\xcd\xccL?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" DIALECT 2

FT.SEARCH Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Syntax

Befehlsrückgabe

Beispiel 1: Einfache Vektorsuchabfrage

Codebeispiel

Python

NodeJS

CLI

Beispiel 2: Vektorsuche mit Hybridabfragen

Codebeispiel

Python

NodeJS

CLI

FT.SEARCH