Redis

Redis guarda documentos en un índice de tu servidor Redis y busca en él por significado.

Una base de datos vectorial guarda textos de forma que se pueden buscar por su significado, no solo por palabras exactas. Así, un agente puede encontrar el párrafo de un manual que responde a una pregunta aunque esté escrito con otras palabras.

Cuándo usarlo

• Tu empresa ya usa Redis y quieres aprovecharlo para la búsqueda por significado.
• Necesitas búsquedas rápidas sobre un conjunto de documentos que cambia a menudo.

Configuración

El campo Operation decide qué hace el componente, y según lo que elijas cambian los campos y las salidas:

• Add (por defecto): guarda en la base los documentos que recibe en Ingest Data.
• Search: busca los documentos más parecidos al texto de Search Query.
• Retriever: ofrece la base como buscador para que la use otro componente, por ejemplo un agente o una cadena de preguntas y respuestas.

Necesitas una credencial Redis API con la dirección de conexión de tu servidor Redis. Consulta Credenciales.

Campo	Qué hace
Credential (obligatorio)	La credencial Redis API con los datos de conexión.
Operation	Qué hace el componente: Add, Search o Retriever.
Ingest Data (obligatorio)	Con Add. Los documentos que se guardan, normalmente los que salen de un divisor de textos o de un cargador de archivos.
Search Query	Con Search. El texto que se busca. Si lo dejas vacío no se devuelve nada.
Embedding	El conector donde enchufas el componente que convierte los textos en números para compararlos por significado, como OpenAI Embeddings. Usa siempre el mismo para guardar y para buscar.
Redis Index	El nombre del índice.
Schema	Opcional. El esquema del índice, para que las búsquedas devuelvan también los datos de cada documento. Vacío, el índice se busca igual y cada resultado trae su texto y su id.

Opciones avanzadas

Campo	Qué hace
Number Of Results	Cuántos documentos devuelve cada búsqueda. Por defecto, 4.

Resultado

Las salidas dependen de Operation:

• Results: con Add y Search. Con Search, la lista de documentos encontrados, que puedes pasar a un prompt o a un agente.
• Vector Store: con Add. La base de datos, para conectarla a componentes que trabajan con una base vectorial.
• Retriever: con Retriever. El buscador, para conectarlo a componentes que piden un buscador.

En modo herramienta, un agente puede usar el componente para buscar por sí mismo. Consulta Tool Mode.

Ejemplo

Una tienda online guarda las fichas de producto en Redis.

1. Conecta las fichas a Ingest Data de Redis con Operation en Add y el nombre del índice.
2. Conecta un componente de embeddings y ejecuta el flujo.
3. Para buscar, usa Operation en Search con el mismo índice.

Componentes relacionados

• Recursive Character Text Splitter: corta los documentos en trozos antes de guardarlos.
• OpenAI Embeddings: convierte los textos para buscarlos por significado.