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redis 后端使用 Redis 作为向量存储。记忆文本先经 embedding 模型向量化,再写入 Redis,并按用户隔离索引(实际索引名为 veadk-ltm/{index}/{user_id}),检索时按余弦相似度召回。

何时使用

  • 已有 Redis 实例并开启了 RediSearch 模块;
  • 希望用 Redis 作为低延迟的向量检索后端,并需要持久化与多实例共享。

依赖

Redis 需支持 RediSearch(向量检索)能力。

使用示例

也可以通过 backend_config 显式传入连接配置:

参数

构造参数

backend_config 支持以下配置项:

Redis 连接配置

redis_config 为 RedisConfig,环境变量前缀 DATABASE_REDIS_:

embedding 配置

embedding_config 为 EmbeddingModelConfig,环境变量前缀 MODEL_EMBEDDING_:

环境变量配置

向量维度取自 embedding 配置(MODEL_EMBEDDING_DIM),索引使用 flat 算法与余弦距离度量,并为每个用户单独创建索引(veadk-ltm/{index}/{user_id})。
最后修改于 2026年9月19日