redis/redis-vl-python

O que é?

Recursos principais

• 01Defina schemas de índice com campos de texto, tag, numéricos, geográficos e vetoriais, usando YAML ou dicts Python.
• 02Execute consultas vetoriais, por intervalo, com filtros, de texto completo (BM25) e híbridas, com filtragem de metadados.
• 03Cache semântico para respostas de LLM e cache de vetores de embeddings.
• 04Histórico de mensagens com recuperação por recência e relevância, além de roteamento semântico.
• 05Integrações de vetorizadores com vários provedores de embeddings e suporte a rerankers.
• 06CLI `rvl` para gerenciar índices e servidor MCP por stdio, Streamable HTTP ou SSE.

Casos de uso

• Criar pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) que armazenam e consultam embeddings de documentos no Redis.
• Reduzir os custos de APIs de LLM armazenando em cache respostas a prompts semanticamente semelhantes.
• Oferecer memória de conversa a chatbots ou agentes, com recuperação por recência ou relevância.
• Direcionar mensagens de usuários para intenções ou tópicos predefinidos com consultas de baixa latência.

Início rápido

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   Instale a biblioteca com pip

   pip install redisvl
2. 2

   Inicie uma instância local do Redis com Docker

   docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:latest
3. 3

   Crie um índice de pesquisa na sua instância do Redis usando os exemplos do README

Antes de usar

• !É necessário ter uma instância do Redis em execução; os recursos integrados de busca vetorial exigem o Redis 8 ou posterior.
• !Alguns recursos, como HybridQuery, exigem o Redis 8.4.0 ou posterior.
• !Alguns provedores de vetorização exigem uma chave de API paga fornecida pelo provedor.

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Tópicos

Perguntas frequentes

O que é redis-vl-python?

Biblioteca cliente Python para criar busca vetorial, RAG, cache semântico e memória para LLMs usando Redis. RedisVL (Redis Vector Library) é um cliente Python para usar o Redis como camada de armazenamento e busca em aplicações de IA. Com ele, você define um schema de índice com campos de texto, tag, numéricos, geográficos e vetoriais, cria o índice no Redis, carrega e busca registros e executa consultas vetoriais, por intervalo, com filtros, de texto completo e híbridas com filtros de metadados.

redis-vl-python é gratuito? Qual é a licença?

redis-vl-python é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

redis-vl-python ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de redis-vl-python foi em 6 de nov. de 2026.

Para que posso usar redis-vl-python?

Criar pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) que armazenam e consultam embeddings de documentos no Redis. Reduzir os custos de APIs de LLM armazenando em cache respostas a prompts semanticamente semelhantes. Oferecer memória de conversa a chatbots ou agentes, com recuperação por recência ou relevância. Direcionar mensagens de usuários para intenções ou tópicos predefinidos com consultas de baixa latência.

Como instalar redis-vl-python?

Instale a biblioteca com pip: pip install redisvl Inicie uma instância local do Redis com Docker: docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:latest Crie um índice de pesquisa na sua instância do Redis usando os exemplos do README

Onde consigo redis-vl-python?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/redis/redis-vl-python