使用 Redis 的 RAG

了解如何将 Redis 用于 RAG 用例

什么是检索增强生成 (RAG)？

大型语言模型 (LLM) 生成类似人类的文本，但受到其训练数据的限制。RAG 通过将 LLM 与存储在 Redis 向量数据库 中的外部领域特定数据集成来增强 LLM。

RAG 包括三个主要步骤

  • 检索：使用向量搜索和基于用户查询的过滤器从 Redis 中获取相关信息。
  • 增强：为 LLM 创建提示，包括用户查询、相关上下文和附加说明。
  • 生成：将 LLM 生成的响应返回给用户。

RAG 使 LLM 能够使用实时信息，从而提高生成内容的准确性和相关性。Redis 由于其速度、多功能性和熟悉度，是 RAG 的理想选择。

Redis 在 RAG 中的作用

Redis 为管理实时数据提供了强大的平台。它支持向量的存储和检索，这对处理大规模非结构化数据和执行相似性搜索至关重要。Redis 使其适合 RAG 的关键功能和组件包括

  1. 向量数据库: 存储和索引向量嵌入，这些嵌入语义地表示非结构化数据。
  2. 语义缓存: 在 RAG 管道中缓存常见问题 (FAQ)。 使用向量搜索，Redis 检索类似的先前已回答的问题，减少 LLM 推理成本和延迟。
  3. LLM 会话管理器: 存储 LLM 和用户之间的对话历史记录。 Redis 检索聊天历史记录中最近和相关的部分，以提供上下文，提高响应的质量和准确性。
  4. 高性能和可扩展性: 以其 低延迟和高吞吐量 而闻名，Redis 是 RAG 系统和需要快速数据检索和生成的 AI 代理的理想选择。

使用 Redis 构建 RAG 应用程序

要使用 Redis 构建 RAG 应用程序，请遵循以下一般步骤

  1. 设置 Redis: 从设置 Redis 实例并将其配置为处理向量数据开始。

  2. 使用框架:

    1. Redis 向量库 (RedisVL): RedisVL 通过有效地管理向量和元数据来增强生成式 AI 应用程序的开发。 它允许存储向量嵌入并促进快速相似性搜索，这对于在 RAG 中检索相关信息至关重要。
    2. 流行的 AI 框架: Redis 与各种 AI 框架和工具无缝集成。 例如，将 Redis 与 LangChain 或 LlamaIndex（用于构建语言模型的库）结合使用，使开发人员能够创建复杂的 RAG 管道。 这些集成支持高效的数据管理和构建实时 LLM 链。
    3. Spring AI 和 Redis: 使用 Spring AI 与 Redis 简化了 RAG 应用程序的构建。 Spring AI 为将 AI 功能集成到应用程序中提供了一种结构化方法，而 Redis 处理数据管理，确保 RAG 管道高效且可扩展。

  3. 嵌入和存储数据: 使用合适的模型（例如 BERT、GPT）将您的数据转换为向量嵌入。 将这些嵌入存储在 Redis 中，在那里可以根据向量搜索快速检索它们。

  4. 与生成模型集成: 使用可以利用检索数据的生成式 AI 模型。 该模型将使用存储在 Redis 中的向量来增强其生成过程，确保输出由相关且最新的信息提供信息。

  5. 查询和生成: 实现查询逻辑，根据输入提示从 Redis 中检索相关向量。 将这些向量输入生成模型以生成增强的输出。

使用 Redis 进行 RAG 的优势

  • 效率: Redis 的内存中数据存储确保检索操作以最小的延迟执行。
  • 可扩展性: Redis 横向扩展，无缝处理越来越多的数据量和查询。
  • 灵活性: Redis 支持各种数据结构并与 AI 框架集成。

总之，Redis 为实现 RAG 提供了一个强大且高效的平台。 它的向量管理功能、高性能以及与 AI 框架的无缝集成使其成为使用实时数据检索增强生成式 AI 应用程序的理想选择。

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