As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # FT.CREATE Cria um índice e inicia um preenchimento desse índice. Para obter mais informações, consulte [Visão geral da pesquisa vetorial](https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/vector-search-overview.html) para obter detalhes sobre a construção do índice. **Sintaxe** ``` FT.CREATE ON HASH | JSON [PREFIX [...]] SCHEMA ( [AS ] NUMERIC | TAG [SEPARATOR ] [CASESENSITIVE] | TEXT | VECTOR [HNSW|FLAT] [ ]) )+ ``` **Esquema** + Identificador de campo: + Para chaves de hash, o identificador de campo é um nome de campo. + Para chaves JSON, o identificador de campo é um caminho JSON. Para obter mais informações, consulte [Tipos de campos de índice](vector-search-overview.md#vector-search-index-field-types). + Tipos de campos: + ETIQUETA: para obter mais informações, consulte [Etiquetas](https://redis.io/docs/interact/search-and-query/advanced-concepts/tags/). + NUMÉRICO: o campo contém um número. + TEXTO: o campo contém qualquer blob de dados. + VETOR: campo vetorial que oferece suporte para pesquisa vetorial. + Algoritmo: pode ser HNSW (Hierarchical Navigable Small World) ou FLAT (força bruta). + `attr_count`: número de atributos que serão passados como configuração do algoritmo, incluindo nomes e valores. + `{attribute_name} {attribute_value}`— key/value pares específicos de algoritmos que definem a configuração do índice. Para o algoritmo FLAT, os atributos são: Obrigatório: + DIM: número de dimensões no vetor. + DISTANCE\$1METRIC: pode ser um dos [L2 \$1 IP \$1 COSINE]. + TYPE: Tipo de vetor. O único tipo com suporte é `FLOAT32`. Opcional: + INITIAL\$1CAP: capacidade vetorial inicial no índice que afeta o tamanho da alocação de memória do índice. Para o algoritmo HNSW, os atributos são: Obrigatório: + TYPE: Tipo de vetor. O único tipo com suporte é `FLOAT32`. + DIM: dimensão de vetor, especificada como um número inteiro positivo. Máximo: 32768 + DISTANCE\$1METRIC: pode ser um dos [L2 \$1 IP \$1 COSINE]. Opcional: + INITIAL\$1CAP: capacidade vetorial inicial no índice que afeta o tamanho da alocação de memória do índice. O padrão é 1024. + M: número máximo de bordas de saída permitidas para cada nó no gráfico em cada camada. Na camada zero, o número máximo de bordas de saída será 2M. O padrão é 16 e o máximo é 512. + EF\$1CONSTRUCTION: controla o número de vetores examinados durante a construção do índice. Valores mais altos para esse parâmetro melhorarão a taxa de recall às custas de tempos mais longos de criação do índice. O valor padrão é 200. O valor máximo é 4096. + EF\$1RUNTIME: controla o número de vetores examinados durante as operações de consulta. Valores mais altos para esse parâmetro podem gerar melhor recuperação à custa de tempos de consulta mais longos. O valor desse parâmetro pode ser substituído para cada consulta. O valor padrão é 10 O valor máximo é 4096. **Return** Retorna uma mensagem simples de texto OK ou uma resposta de erro. **Exemplos** **nota** O exemplo a seguir usa argumentos nativos para [valkey-cli](https://valkey.io/topics/cli/), como remoção de aspas e remoção de escape de dados, antes de enviá-los ao Valkey ou Redis OSS. Para usar outros clientes de linguagem de programação (Python, Ruby, C\$1 etc.), siga as regras de manipulação desses ambientes para lidar com strings e dados binários. Para obter mais informações sobre clientes compatíveis, consulte [Ferramentas para desenvolver AWS](https://aws.amazon.com/developer/tools/) **Example 1: Crie alguns índices** Crie um índice para vetores de tamanho 2 ``` FT.CREATE hash_idx1 ON HASH PREFIX 1 hash: SCHEMA vec AS VEC VECTOR HNSW 6 DIM 2 TYPE FLOAT32 DISTANCE_METRIC L2 OK ``` Crie um índice JSON de 6 dimensões usando o algoritmo HNSW: ``` FT.CREATE json_idx1 ON JSON PREFIX 1 json: SCHEMA $.vec AS VEC VECTOR HNSW 6 DIM 6 TYPE FLOAT32 DISTANCE_METRIC L2 OK ``` **Example Exemplo 2: preencha alguns dados** Os comandos a seguir são formatados para que possam ser executados como argumentos para o programa de terminal redis-cli. Os desenvolvedores que usam outros clientes de linguagem de programação (Python, Ruby, C\$1 etc.) precisarão seguir as regras de manipulação desses ambientes para lidar com strings e dados binários. Criação de alguns dados de hash e json: ``` HSET hash:0 vec "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" HSET hash:1 vec "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\xbf" JSON.SET json:0 . '{"vec":[1,2,3,4,5,6]}' JSON.SET json:1 . '{"vec":[10,20,30,40,50,60]}' JSON.SET json:2 . '{"vec":[1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6]}' ``` Observe o seguinte: + As chaves dos dados de hash e JSON têm os prefixos de suas definições de índice. + Os vetores estão nos caminhos apropriados das definições do índice. + Os vetores de hash são inseridos como dados hexadecimais, enquanto os dados JSON são inseridos como números. + Os vetores têm os comprimentos apropriados, as entradas bidimensionais do vetor hash têm dois valores flutuantes de dados hexadecimais, as entradas vetoriais json de seis dimensões têm seis números. **Example Exemplo 3: exclua e recrie um índice** ``` FT.DROPINDEX json_idx1 OK FT.CREATE json_idx1 ON JSON PREFIX 1 json: SCHEMA $.vec AS VEC VECTOR FLAT 6 DIM 6 TYPE FLOAT32 DISTANCE_METRIC L2 OK ``` Observe que o novo índice JSON usa o algoritmo `FLAT` em vez do algoritmo `HNSW`. Observe também que ele reindexará os dados JSON existentes: ``` FT.SEARCH json_idx1 "*=>[KNN 100 @VEC $query_vec]" PARAMS 2 query_vec "\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00" DIALECT 2 1) (integer) 3 2) "json:2" 3) 1) "__VEC_score" 2) "11.11" 3) "$" 4) "[{\"vec\":[1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6]}]" 4) "json:0" 5) 1) "__VEC_score" 2) "91" 3) "$" 4) "[{\"vec\":[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]}]" 6) "json:1" 7) 1) "__VEC_score" 2) "9100" 3) "$" 4) "[{\"vec\":[10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0]}]" ```