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通过为您带来开源Redis的开发人员构建的可访问企业级缓存，构建与您一起成长的更好体验。

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#创建一个新会话并将其存储为JSON文档
>JSON格式。SET会话：12345。”{“user_id”：1001，“login_time”：“2024-02-27T10:00:00Z”，“data”：{“last_page_visited”：“/home”，“preferences”：{“theme”：“dark”}}'
“确定”

#获取整个会话
>JSON格式。GET会话：12345
“{\”user_id\“：1001，\”login_time\“：\”2024-02-27T10:00:00Z\“，\”data\“：{\”last_page_visited\“：\“/home\”，\“preferences\”：{\“theme”：\“dark\”}}”

#获取会话的特定部分
>JSON格式。GET会话：12345.data.preferences
“｛\”主题\“：\”深色\“｝”

#更新会话中的字段
>JSON格式。SET会话：12345.data.last_page_visited“”/settings“”
“确定”

#删除会话中的字段
>JSON格式。DEL会话：12345.data.preferences
（整数）1

#删除会话
>DEL会话：12345
（整数）1
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矢量 加白色 负白色

最佳结果是您搜索的结果。通过简化的文档搜索、推荐系统、语义缓存和检索增强生成（RAG），使您的AI应用程序更智能、更快。

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#使用HNSW算法、768维长度和内积距离度量创建向量索引
>FT.CREATE idx-videos ON HASH前缀1视频：SCHEMA content_vector vector HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 768 DISTANCE_METRIC IP content TEXT元数据TEXT

#添加包含元数据的视频矢量
>HSET视频：0 content_vector“\xa4q\t=\xc1\xdes\xbdZ$<\xbd\xd5\xc1\x99<b\xf0\xf2<x[…\xf8<”content“摘要：视频讨论了MySQL在规模上的局限性，并介绍了Redis Enterprise”metadata“{\”id\“：\”FQzlq91g7mg\“，\”link\“：”https://www.youtube.com/watch？v=FQzlq91g7mg网址\“，\”title\“：\”60秒内Redis+MySQL \“}”
（整数）3

#使用相似向量和K-最近邻算法搜索视频
>FT.SEARCH idx-videos“*=>[KNN 3@content_vector$vector AS vector_score]”返回3元数据内容vector_score排序vector_sscore限制0 3参数2向量“\b[\xb7；\x81\x12\x9c\xbc\xc6！…\xfe<”DIALECT 2
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数据库 加白色 负白色

使用Redis作为NoSQL数据库，构建快速、可靠的应用程序，使“五个9”的正常运行时间看起来很容易。

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#在“users:*”上创建索引
>FT.CREATE user-idx ON JSON PREFIX 1用户：SCHEMA$.user.name AS name TEXT$.user.affictures AS hafficturies TAG$.user.age AS age NUMERIC
“确定”

#添加要索引的JSON文档
>JSON格式。SET用户：1$'{“用户”：{“姓名”：“约翰·史密斯”，“爱好”：[“运动”，“计算机”]，“年龄”：23}}'
“确定”

#搜索名称为“John”的所有用户文档
>FT.SEARCH user-idx“@name:（John）”
1) “1”
2） “用户：1”
3) 1) “$”
2） “{\”用户\“：{\”姓名\“：\”约翰·史密斯\“，\”爱好\“：[\”运动\“，\\”计算机\“]，\”年龄\“：23}}”

#搜索名为“约翰”、爱好“运动”或“写作”、年龄在20岁至30岁之间的用户
>FT.SEARCH user-idx“@name:（John）@爱好：{运动|写作}@age:[2030]”
1) “1”
2） “用户：1”

3） 1）“$”2）“｛\”用户\“：｛\”姓名\“：\”约翰·史密斯\“，\”爱好\“：[\”体育\“，\”计算机\“]，\”年龄\“：23｝｝”
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在堆栈中无缝工作

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在NodeJS中使用Redis执行矢量搜索

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Flowdesk采用Redis进行实时分析，查询性能提高了10倍，基础设施成本降低了50%。

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Docugami使用Redis轻松存储、搜索和大规模更新向量嵌入。

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