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title: "Redis（redis）"
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`redis` 后端（`RedisLTMBackend`）使用 Redis 作为向量存储，按用户隔离索引（`veadk-ltm/{index}/{user_id}`）。记忆经 embedding 后写入，检索时按相似度（cosine）召回。

## 何时使用

- 已有 Redis 且开启了 **RediSearch** 模块；
- 希望用 Redis 作为低延迟的向量检索后端。

## 依赖

```bash
pip install "veadk-python[extensions]"
```

Redis 需支持 RediSearch（向量检索）能力。

## 配置

Redis 连接用 `RedisConfig` 读取，环境变量前缀 `DATABASE_REDIS_`；embedding 用 `MODEL_EMBEDDING_*`。

| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `host` | `DATABASE_REDIS_HOST` | `""` | Redis 主机。 |
| `port` | `DATABASE_REDIS_PORT` | `6379` | 端口。 |
| `username` | `DATABASE_REDIS_USERNAME` | `None` | 用户名（可选）。 |
| `password` | `DATABASE_REDIS_PASSWORD` | `""` | 密码。 |
| `db` | `DATABASE_REDIS_DB` | `0` | 数据库编号。 |

## 用法

```python
from veadk import Agent
from veadk.memory.long_term_memory import LongTermMemory

ltm = LongTermMemory(backend="redis", index="ltm_demo")
agent = Agent(name="demo", long_term_memory=ltm)
```

<Callout type="info">
向量维度取自 embedding 配置（`MODEL_EMBEDDING_DIM`），距离度量为 cosine。索引会为每个用户单独创建。
</Callout>
