使用 Redis 的 RAG

了解如何将 Redis 用于 RAG 使用案例

什么是 Retrieval Augmented Generation （RAG）？

大型语言模型 （LLM） 生成类似人类的文本，但受到训练数据的限制。RAG 通过将 LLM 与存储在 Redis 矢量数据库中的外部特定域数据集成来增强 LLM。

RAG 包括三个主要步骤：

  • Retrieve：使用基于用户查询的向量搜索和筛选条件从 Redis 中获取相关信息。
  • Augment：为 LLM 创建提示，包括用户查询、相关上下文和其他说明。
  • Generate：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 因其速度、多功能性和熟悉性而成为 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 适合 RAG 的主要功能和组件包括：

  1. Vector database：存储语义上表示非结构化数据的向量嵌入并为其编制索引。
  2. 语义缓存：在 RAG 管道中缓存常见问题 （FAQ）。使用向量搜索，Redis 可以检索以前回答的类似问题，从而降低 LLM 推理成本和延迟。
  3. LLM 会话管理器：存储 LLM 和用户之间的对话历史记录。Redis 获取聊天历史记录的最近和相关部分以提供上下文，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，非常适合需要快速检索和生成数据的 RAG 系统和 AI 代理。

使用 Redis 构建 RAG 应用程序

要使用 Redis 构建 RAG 应用程序，请遵循以下常规步骤：

  1. 设置 Redis：首先设置 Redis 实例并将其配置为处理矢量数据。

  2. 使用框架：

    1. Redis 矢量库 （RedisVL）：RedisVL 通过高效管理矢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）相结合，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：将 Spring AI 与 Redis 结合使用可简化 RAG 应用程序的构建。Spring AI 提供了一种结构化的方法，将 AI 功能集成到应用程序中，而 Redis 负责数据管理，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，确保输出由相关的最新信息提供信息。

  5. Query and generate：实施查询逻辑以根据输入提示从 Redis 中检索相关向量。将这些向量馈送到生成模型中以产生增强的输出。

将 Redis 用于 RAG 的好处

  • 效率：Redis 的内存数据存储可确保以最小的延迟执行检索作。
  • 可扩展性：Redis 可水平扩展，无缝处理不断增长的数据和查询量。
  • 灵活性：Redis 支持多种数据结构并与 AI 框架集成。

总之，Redis 为实施 RAG 提供了一个强大而高效的平台。其矢量管理功能、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。

资源

在 Redis University 继续学习

请参阅 Vector Advanced Topics 课程以了解更多信息。