使用 Redis 实现 RAG

提示

来自deepseek解释

原文链接：https://redis.io/docs/latest/develop/get-started/rag/

什么是检索增强生成（RAG）？

大语言模型（LLMs）能够生成类人文本，但受限于其训练数据。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，从而增强 LLM 的能力。

RAG 包含三个主要步骤：

• 检索：根据用户查询，使用向量搜索和过滤器从 Redis 中获取相关信息。
• 增强：为 LLM 构建提示词，包括用户查询、相关上下文和额外指令。
• 生成：将 LLM 生成的响应返回给用户。

RAG 使 LLM 能够利用实时信息，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，成为 RAG 的理想选择。

Redis 在 RAG 中的角色

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。使 Redis 适用于 RAG 的关键特性和组件包括：

1. 向量数据库：存储和索引向量嵌入，这些嵌入在语义上代表非结构化数据。
2. 语义缓存：在 RAG 流水线中缓存常见问题（FAQs）。使用向量搜索，Redis 检索以前回答过的类似问题，从而降低 LLM 推理成本和延迟。
3. LLM 会话管理器：存储 LLM 与用户之间的对话历史。Redis 获取聊天历史中最近和相关部分以提供上下文，提高响应的质量和准确性。
4. 高性能和可扩展性：Redis 以其低延迟和高吞吐量著称，非常适合需要快速数据检索和生成的 RAG 系统和 AI 代理。

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，增强了生成式 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 LangChain 或 LlamaIndex（用于构建语言模型的库）结合，使开发者能够创建复杂的 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 Spring AI 和 Redis 简化了构建 RAG 应用的过程。Spring AI 提供了一种结构化的方法将 AI 能力集成到应用中，而 Redis 负责数据管理，确保 RAG 流水线高效且可扩展。

3. 嵌入和存储数据：使用合适的模型（如 BERT、GPT）将数据转换为向量嵌入。将这些嵌入存储在 Redis 中，以便根据向量搜索快速检索。

4. 与生成模型集成：使用能够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，确保输出基于相关的、最新的信息。

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，产生增强后的输出。

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延迟执行。
• 可扩展性：Redis 水平扩展，无缝处理不断增长的数据量和查询量。
• 灵活性：Redis 支持多种数据结构，并与 AI 框架集成。

总之，Redis 为实现 RAG 提供了强大且高效的平台。其向量管理能力、高性能以及与 AI 框架的无缝集成使其成为通过实时数据检索增强生成式 AI 应用的理想选择。

资源

• RAG 定义。
• RAG 概述。
• Redis 向量库（RedisVL） 和介绍文章。
• 使用 Redis 和 SpringAI 实现 RAG
• 使用 LangChain 和 Redis 构建多模态 RAG 应用
• 动手实践高级 Redis AI 配方

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