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# Upstash 向量儲存

UpstashVector 類別使用無伺服器向量資料庫服務 [Upstash Vector](https://upstash.com/vector) 提供向量搜尋。該服務提供向量相似度搜尋、中繼資料篩選功能與混合搜尋支援。

## 建構函式選項

**url** (`string`): Upstash Vector 資料庫 URL

**token** (`string`): Upstash Vector API 權杖

## 方法

### `createIndex()`

注意：Upstash 會自動建立索引，因此此方法不會執行任何操作。

**indexName** (`string`): 要建立的索引名稱

**dimension** (`number`): 向量維度（必須與嵌入模型相符）

**metric** (`'cosine' | 'euclidean' | 'dotproduct'`): 相似度搜尋使用的距離度量 (Default: `cosine`)

### `upsert()`

**indexName** (`string`): 要 upsert 資料的索引名稱

**vectors** (`number[][]`): 嵌入向量陣列

**sparseVectors** (`{ indices: number[], values: number[] }[]`): 混合搜尋使用的稀疏向量陣列。每個稀疏向量都必須有互相對應的 indices 和 values 陣列。

**metadata** (`Record<string, any>[]`): 每個向量的中繼資料

**ids** (`string[]`): 選用的向量 ID（未提供時會自動產生）

### `query()`

**indexName** (`string`): 要查詢的索引名稱

**queryVector** (`number[]`): 用於尋找相似向量的查詢向量

**sparseVector** (`{ indices: number[], values: number[] }`): 混合搜尋使用的選用稀疏向量。必須有互相對應的 indices 和 values 陣列。

**topK** (`number`): 要傳回的結果數量 (Default: `10`)

**filter** (`Record<string, any>`): 查詢的中繼資料篩選條件

**includeVector** (`boolean`): 結果是否包含向量 (Default: `false`)

**fusionAlgorithm** (`FusionAlgorithm`): 混合搜尋中用來合併密集與稀疏搜尋結果的演算法（例如 RRF，Reciprocal Rank Fusion）

**queryMode** (`QueryMode`): 搜尋模式：'DENSE' 代表僅密集搜尋、'SPARSE' 代表僅稀疏搜尋，'HYBRID' 代表組合搜尋

### `listIndexes()`

以字串陣列傳回索引名稱（命名空間）。

### `describeIndex()`

**indexName** (`string`): 要描述的索引名稱

傳回：

```typescript
interface IndexStats {
  dimension: number
  count: number
  metric: 'cosine' | 'euclidean' | 'dotproduct'
}
```

### `deleteIndex()`

**indexName** (`string`): 要刪除的索引（命名空間）名稱

### `updateVector()`

**indexName** (`string`): 要更新的索引名稱

**id** (`string`): 要更新的項目 ID

**update** (`object`): 包含向量、稀疏向量及／或中繼資料的更新物件

`update` 物件可包含下列屬性：

- `vector`（選用）：代表新密集向量的數字陣列。
- `sparseVector`（選用）：用於混合索引的稀疏向量物件，包含 `indices` 與 `values` 陣列。
- `metadata`（選用）：中繼資料的鍵值對記錄。

### `deleteVector()`

**indexName** (`string`): 要從中刪除項目的索引名稱

**id** (`string`): 要刪除的項目 ID

嘗試依 ID 從指定索引刪除項目。如果刪除失敗，會記錄錯誤訊息。

## 混合向量搜尋

Upstash Vector 支援結合語意搜尋（密集向量）與關鍵字搜尋（稀疏向量）的混合搜尋，以提升相關性與準確度。

### 基本混合搜尋用法

```typescript
import { UpstashVector } from '@mastra/upstash'

const vectorStore = new UpstashVector({
  id: 'upstash-vector',
  url: process.env.UPSTASH_VECTOR_URL,
  token: process.env.UPSTASH_VECTOR_TOKEN,
})

// Upsert vectors with both dense and sparse components
const denseVectors = [
  [0.1, 0.2, 0.3],
  [0.4, 0.5, 0.6],
]
const sparseVectors = [
  { indices: [1, 5, 10], values: [0.8, 0.6, 0.4] },
  { indices: [2, 6, 11], values: [0.7, 0.5, 0.3] },
]

await vectorStore.upsert({
  indexName: 'hybrid-index',
  vectors: denseVectors,
  sparseVectors: sparseVectors,
  metadata: [{ title: 'Document 1' }, { title: 'Document 2' }],
})

// Query with hybrid search
const results = await vectorStore.query({
  indexName: 'hybrid-index',
  queryVector: [0.1, 0.2, 0.3],
  sparseVector: { indices: [1, 5], values: [0.9, 0.7] },
  topK: 10,
})
```

### 進階混合搜尋選項

```typescript
import { FusionAlgorithm, QueryMode } from '@upstash/vector'

// Query with specific fusion algorithm
const fusionResults = await vectorStore.query({
  indexName: 'hybrid-index',
  queryVector: [0.1, 0.2, 0.3],
  sparseVector: { indices: [1, 5], values: [0.9, 0.7] },
  fusionAlgorithm: FusionAlgorithm.RRF,
  topK: 10,
})

// Dense-only search
const denseResults = await vectorStore.query({
  indexName: 'hybrid-index',
  queryVector: [0.1, 0.2, 0.3],
  queryMode: QueryMode.DENSE,
  topK: 10,
})

// Sparse-only search
const sparseResults = await vectorStore.query({
  indexName: 'hybrid-index',
  queryVector: [0.1, 0.2, 0.3], // Still required for index structure
  sparseVector: { indices: [1, 5], values: [0.9, 0.7] },
  queryMode: QueryMode.SPARSE,
  topK: 10,
})
```

### 更新混合向量

```typescript
// Update both dense and sparse components
await vectorStore.updateVector({
  indexName: 'hybrid-index',
  id: 'vector-id',
  update: {
    vector: [0.2, 0.3, 0.4],
    sparseVector: { indices: [2, 7, 12], values: [0.9, 0.8, 0.6] },
    metadata: { title: 'Updated Document' },
  },
})
```

## 回應型別

查詢結果會以下列格式傳回：

```typescript
interface QueryResult {
  id: string
  score: number
  metadata: Record<string, any>
  vector?: number[] // Only included if includeVector is true
}
```

## 錯誤處理

此儲存會擲回可攔截的具型別錯誤：

```typescript
try {
  await store.query({
    indexName: 'index_name',
    queryVector: queryVector,
  })
} catch (error) {
  if (error instanceof VectorStoreError) {
    console.log(error.code) // 'connection_failed' | 'invalid_dimension' | etc
    console.log(error.details) // Additional error context
  }
}
```

## 環境變數

必要的環境變數：

- `UPSTASH_VECTOR_URL`：你的 Upstash Vector 資料庫 URL
- `UPSTASH_VECTOR_TOKEN`：你的 Upstash Vector API 權杖

## 使用範例

### 使用 fastembed 的本機嵌入

嵌入是記憶體的 `semanticRecall` 用來依語意（而非關鍵字）擷取相關訊息的數值向量。此設定使用 `@mastra/fastembed` 產生向量嵌入。

請先安裝 `fastembed`：

**npm**:

```bash
npm install @mastra/fastembed@latest
```

**pnpm**:

```bash
pnpm add @mastra/fastembed@latest
```

**Yarn**:

```bash
yarn add @mastra/fastembed@latest
```

**Bun**:

```bash
bun add @mastra/fastembed@latest
```

將下列內容新增至你的 Agent：

```typescript
import { Memory } from '@mastra/memory'
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { UpstashStore, UpstashVector } from '@mastra/upstash'
import { fastembed } from '@mastra/fastembed'

export const upstashAgent = new Agent({
  id: 'upstash-agent',
  name: 'Upstash Agent',
  instructions:
    'You are an AI agent with the ability to automatically recall memories from previous interactions.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  memory: new Memory({
    storage: new UpstashStore({
      id: 'upstash-agent-storage',
      url: process.env.UPSTASH_REDIS_REST_URL!,
      token: process.env.UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN!,
    }),
    vector: new UpstashVector({
      id: 'upstash-agent-vector',
      url: process.env.UPSTASH_VECTOR_REST_URL!,
      token: process.env.UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN!,
    }),
    embedder: fastembed,
    options: {
      lastMessages: 10,
      semanticRecall: {
        topK: 3,
        messageRange: 2,
      },
    },
  }),
})
```

## 相關內容

- [中繼資料篩選條件](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/rag/metadata-filters)