Upstash

Upstash guarda documentos en un índice vectorial de Upstash 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

• Quieres una base vectorial en la nube que pagas solo por uso.
• Ya tienes un índice en Upstash y quieres usarlo en tus flujos.

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 Upstash API con la dirección y el token de tu índice de Upstash. Consulta Credenciales.

Campo	Qué hace
Credential (obligatorio)	La credencial Upstash 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.

Opciones avanzadas

Campo	Qué hace
Number Of Results	Cuántos documentos devuelve cada búsqueda. Por defecto, 4.
Text Key	El campo que guarda el texto de cada documento. Por defecto, text.
Search Metadata Filter	Pares de campo y valor para buscar solo entre los documentos que los cumplan.

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 academia guarda los apuntes de sus cursos en Upstash.

1. Conecta los apuntes divididos en trozos a Ingest Data de Upstash con Operation en Add.
2. Elige la credencial Upstash API y conecta un componente de embeddings.
3. En el asistente de alumnos, usa otro Upstash con Operation en Search.

Componentes relacionados

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