使用 Redis 进行 RAG

了解如何在 RAG 用例中使用 Redis

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，但受其训练数据的限制。RAG 通过将其与存储在 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、相关上下文和附加指令。
  • 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，提高生成内容的准确性和相关性。Redis 因其速度、多功能性和易用性而成为 RAG 的理想选择。

Redis 在 RAG 中的作用

Redis 为管理实时数据提供了一个强大的平台。它支持向量的存储和检索，这对于处理大规模、非结构化数据和执行相似性搜索至关重要。Redis 使其适用于 RAG 的主要特性和组件包括

  1. 向量数据库：存储和索引语义表示非结构化数据的向量嵌入。
  2. 语义缓存：在 RAG 流水线中缓存常见问题 (FAQ)。使用向量搜索，Redis 检索先前回答的类似问题，降低 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 获取聊天历史记录中最近且相关的部分以提供上下文，从而提高响应的质量和准确性。
  4. 高性能和可扩展性：Redis 以其低延迟和高吞吐量而闻名，是需要快速数据检索和生成的 RAG 系统和 AI 代理的理想选择。

使用 Redis 构建 RAG 应用

要使用 Redis 构建 RAG 应用，请遵循以下一般步骤

  1. 设置 Redis：首先设置一个 Redis 实例并将其配置为处理向量数据。

  2. 使用框架:

    1. Redis 向量库 (RedisVL)：RedisVL 通过高效管理向量和元数据来增强生成式 AI 应用的开发。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 与用于构建语言模型的库 LangChain 或 LlamaIndex 结合使用，使开发人员能够创建复杂的 RAG 流水线。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：使用带有 Redis 的 Spring AI 简化了 RAG 应用的构建。Spring AI 提供了一种结构化的方法来将 AI 功能集成到应用中，而 Redis 处理数据管理，确保 RAG 流水线高效且可扩展。

  3. 嵌入并存储数据：使用合适的模型（例如 BERT、GPT）将数据转换为向量嵌入。将这些嵌入存储在 Redis 中，在那里可以基于向量搜索快速检索它们。

  4. 与生成模型集成：使用可以利用检索到的数据的生成式 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，确保输出信息相关且最新。

  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产生增强的输出。

使用 Redis 进行 RAG 的优势

  • 效率：Redis 的内存数据存储确保检索操作以最小的延迟执行。
  • 可扩展性：Redis 可以横向扩展，无缝处理不断增长的数据量和查询。
  • 灵活性：Redis 支持各种数据结构并与 AI 框架集成。

总而言之，Redis 为实现 RAG 提供了一个强大且高效的平台。其向量管理功能、高性能以及与 AI 框架的无缝集成使其成为利用实时数据检索增强生成式 AI 应用的理想选择。

资源

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