Redis Embeddings Cache

Redis Embeddings Cache 노드는 벡터 임베딩 결과를 Redis 서버에 저장하고, 이후 검색 및 재사용할 수 있도록 지원하는 외부 벡터 캐시 노드입니다. 이 노드는 임베딩을 직접 수행하지 않으며, OpenAI Embeddings와 같은 임베딩 생성 노드와 함께 사용하여 생성된 벡터를 Redis에 저장합니다.

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주요 기능

• 임베딩 캐시 저장소로 Redis 서버 사용

• Embeddings에서 생성된 벡터를 저장

• 세션 간 유지되는 벡터 재사용 가능

• Retriever Tool, Vector Store와 함께 검색 파이프라인 구성 가능

Windyflo Redis Embeddings Cache

Windyflo Redis Embeddings Cache Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Embeddings	외부 임베딩 생성 노드(OpenAI Embeddings 등)의 출력값을 입력	필수
Connect Credential	Redis 연결을 위한 자격 정보. Credential Manager에서 설정	필수

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파라미터 (Parameters)

항목	설명
Time to Live (ms)	캐시된 벡터의 유효 시간(ms 단위). 3600000 = 1시간 유지 등
Namespace	Redis 내에서 벡터 그룹을 구분하는 식별자. 예: "support", "faq"

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
RedisEmbeddingsCache	저장된 임베딩 벡터 객체. 이후 Vector Store에 입력으로 사용 가능

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권장 사용 시나리오

• 세션 간 임베딩 데이터를 지속적으로 활용해야 하는 경우

• OpenAI Embeddings 등의 벡터를 Redis에 저장하고 검색 기반 Q&A 구축 시

• Namespace를 활용해 다양한 문서 도메인을 분리 저장하고자 할 때

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주의사항

• 이 노드는 임베딩을 직접 생성하지 않으며, 반드시 임베딩 생성 노드의 결과를 입력으로 받아야 합니다.

• Retriever Tool이나 Vector Store 노드와 함께 사용해야 실제 검색 기능이 완성됩니다.

• Redis 서버는 사전 구축 및 연결 정보(Credential) 설정이 필요합니다.