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1 Schema 三大组件

组件	说明
version	Schema 规范版本，当前仅支持 0.1.0
index	索引级配置：name / prefix / key_separator / storage_type
fields	需要写入索引的字段集合及其自定义属性

2 IndexSchema 类总览

class IndexSchema(*, index: IndexInfo,                     # 基础索引信息fields: Dict[str, BaseField] = {},    # 字段集合version: Literal["0.1.0"] = "0.1.0",  # 规范版本
)

2.1 主要用途

• 声明式管理 倒排 + 向量 混合索引
• 支持 YAML / Dict 双格式创建
• 提供动态增删字段、序列化、验证等操作

2.2 创建方式

from redisvl.schema import IndexSchema# YAML
schema = IndexSchema.from_yaml("schema.yaml")# Dict
schema = IndexSchema.from_dict({"index": { ... },"fields": [ ... ]
})

2.3 关键方法 & 属性

方法 / 属性	作用	抛出
add_field(field_inputs)	追加单字段	ValueError（重名 / 缺必填）
add_fields(fields)	批量追加字段列表	ValueError（重名）
remove_field(name)	删除指定字段	—
from_dict(data) / from_yaml(path)	构建 Schema	—
to_dict() / to_yaml(path, overwrite=True)	序列化为 Dict / 写入 YAML	FileExistsError（overwrite=False 且已存在）
field_names (property)	所有字段名列表	—
fields (attr)	Dict[str, BaseField] 字段映射	—
index (attr)	IndexInfo 索引信息	—
version (attr)	'0.1.0'	—

3 Schema 示例

3.1 YAML

version: '0.1.0'index:name: user-indexprefix: userkey_separator: ":"storage_type: jsonfields:- name: usertype: tag- name: credit_scoretype: tag- name: embeddingtype: vectorattrs:algorithm: flatdims: 3distance_metric: cosinedatatype: float32

3.2 Python Dict

index_schema_dict = {"index": {"name": "user-index","prefix": "user","key_separator": ":","storage_type": "json",},"fields": [{"name": "user", "type": "tag"},{"name": "credit_score", "type": "tag"},{"name": "embedding","type": "vector","attrs": {"algorithm": "flat","dims": 3,"distance_metric": "cosine","datatype": "float32"}}]
}
schema = IndexSchema.from_dict(index_schema_dict)

注意：fields 中 字段名必须唯一，否则会触发 ValueError。

4 动态增删字段示例

# 新增单个 TAG 字段
schema.add_field({"name": "user", "type": "tag"})# 新增向量字段
schema.add_field({"name": "user-embedding","type": "vector","attrs": {"dims": 1024, "algorithm": "flat", "datatype": "float32"}
})# 批量追加
schema.add_fields([{"name": "bio", "type": "text"},{"name": "age-vec","type": "vector","attrs": {"dims": 256, "algorithm": "flat", "datatype": "float32"}}
])# 删除字段
schema.remove_field("credit_score")

5 字段定义速查

字段类型	必填键	可选键 (attrs)
text	name, type=text	weight | no_stem | withsuffixtrie | phonetic_matcher | sortable
tag	name, type=tag	separator | case_sensitive | withsuffixtrie | sortable
numeric	name, type=numeric	sortable
geo	name, type=geo	sortable
vector (通用)	name, type=vector	dims · algorithm(flat/hnsw) · datatype(bfloat16/float16/float32/float64) · distance_metric(COSINE/L2/IP)
vector (HNSW 追加)	—	m · ef_construction · ef_runtime · epsilon

路径与排序示例

- name: titletype: textpath: $.document.titleattrs:weight: 1.0withsuffixtrie: true- name: locationtype: geoattrs:sortable: true

6 序列化 / 反序列化

# 保存为 YAML
schema.to_yaml("schema_out.yaml")# 读取再转 Dict
reloaded = IndexSchema.from_yaml("schema_out.yaml")
print(reloaded.to_dict())

7 常见报错对照

报错信息	常见原因
ValueError: name already exists	字段重名
ValidationError (pydantic)	字段缺必填 / 类型不符
FileExistsError	to_yaml(..., overwrite=False) 且文件已存在
dims missing / datatype not supported	VECTOR attrs 参数不完整或非法

8 更多资料

• Redis FT.CREATE 官方字段选项：https://redis.io/commands/ft.create/
• RedisVL 源码 & 文档：https://github.com/redis/redis-vl-python

借助 IndexSchema，你可以在 YAML 或纯 Python 中 声明式 描述搜索索引，轻松完成索引创建、校验、版本管理与字段扩展，真正做到“配置即索引、脚本零改动”。