使用Redis的RAG

了解如何使用Redis处理RAG用例

什么是检索增强生成（RAG）？

大型语言模型（LLMs）能够生成类似人类的文本，但受限于它们训练时所使用的数据。RAG通过将LLMs与存储在Redis 向量数据库中的外部、特定领域的数据集成，增强了LLMs的能力。

RAG 涉及三个主要步骤：

  • 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创建一个提示，包括用户查询、相关上下文和附加指令。
  • 生成: 返回由LLM生成的响应给用户。

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

Redis在RAG中的作用

Redis 提供了一个强大的平台来管理实时数据。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 适合 RAG 的关键特性和组件包括：

  1. 向量数据库: 存储和索引语义上表示非结构化数据的向量嵌入。
  2. 语义缓存：在RAG管道中缓存常见问题（FAQs）。使用向量搜索，Redis检索之前回答过的类似问题，从而减少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获取最近和相关的聊天历史部分以提供上下文，从而提高响应的质量和准确性。
  4. 高性能和可扩展性：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，请按照以下一般步骤进行：

  1. 设置Redis：首先设置一个Redis实例，并配置它以处理向量数据。

  2. 使用框架:

    1. Redis Vector Library (RedisVL): RedisVL enhances the development of generative AI applications by efficiently managing vectors and metadata. It allows for storage of vector embeddings and facilitates fast similarity searches, crucial for retrieving relevant information in RAG.
    2. Popular AI frameworks: Redis integrates seamlessly with various AI frameworks and tools. For instance, combining Redis with LangChain or LlamaIndex, libraries for building language models, enables developers to create sophisticated RAG pipelines. These integrations support efficient data management and building real-time LLM chains.
    3. Spring AI and Redis: Using Spring AI with Redis simplifies building RAG applications. Spring AI provides a structured approach to integrating AI capabilities into applications, while Redis handles data management, ensuring the RAG pipeline is efficient and scalable.

  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，以便可以根据向量搜索快速检索。

  4. 与生成模型集成：使用一个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，确保输出基于相关且最新的信息。

  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以产生增强的输出。

使用Redis进行RAG的好处

  • 效率: Redis的内存数据存储确保了检索操作以最小的延迟执行。
  • 可扩展性: Redis 可以水平扩展，无缝处理不断增长的数据量和查询。
  • 灵活性: Redis 支持多种数据结构，并能与 AI 框架集成。

总之，Redis 为实施 RAG 提供了一个强大而高效的平台。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 应用程序的理想选择。

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