Redis Vector Library (RedisVL) 使用教程

Redis Vector Library (RedisVL) 使用教程

1. 项目介绍

Redis Vector Library (RedisVL) 是一个专为 AI 应用设计的 Python 客户端库，它利用 Redis 的向量数据库功能，支持实时语义搜索、检索增强生成（RAG）和推荐系统。RedisVL 旨在简化与 Redis 向量数据库的交互，提供高效的向量相似性搜索和复杂查询功能。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你的 Python 环境版本为 3.8 或更高。然后使用 pip 安装 RedisVL：

pip install redisvl

设置 Redis

你可以选择多种 Redis 部署方式，例如使用 Redis Cloud 或本地 Docker 容器。以下是使用 Docker 启动 Redis Stack 的示例：

docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

创建索引

使用 RedisVL 创建一个索引，并加载数据：

from redis import Redis
from redisvl.index import SearchIndex
from redisvl.schema import IndexSchema

# 定义索引模式
schema = IndexSchema.from_yaml("schemas/schema.yaml")

# 建立 Redis 连接
client = Redis.from_url("redis://localhost:6379")
index = SearchIndex(schema, client)

# 创建索引
index.create()

# 加载数据
data = [
    {"user": "john", "credit_score": "high", "embedding": [0.23, 0.49, -0.18, 0.95]}
]
index.load([data], id_field="user")

# 查询数据
john = index.fetch("john")
print(john)

3. 应用案例和最佳实践

语义搜索

RedisVL 支持灵活的向量查询，结合元数据过滤器，实现高效的语义搜索：

from redisvl.query import VectorQuery
from redisvl.query.filter import Tag

# 定义向量查询
query = VectorQuery(
    vector=[0.16, -0.34, 0.98, 0.23],
    vector_field_name="embedding",
    num_results=3
)

# 添加元数据过滤器
tag_filter = Tag("user") == "john"
query.set_filter(tag_filter)

# 执行查询
results = index.query(query)
print(results)

推荐系统

利用 RedisVL 的向量相似性搜索功能，可以构建智能推荐系统，为用户推荐相关内容。

检索增强生成（RAG）

RedisVL 支持实时 RAG 管道，结合向量搜索和元数据过滤，提升信息检索的准确性和效率。

4. 典型生态项目

LangChain

LangChain 是一个流行的框架，用于构建基于语言模型的应用。RedisVL 可以与 LangChain 结合，提升信息检索和数据处理的效率。

LlamaIndex

LlamaIndex 是一个用于构建知识图谱的工具。RedisVL 的向量搜索功能可以用于加速知识图谱中的实体查询和关系推理。

RedisAI

RedisAI 是一个集成了 AI 模型的 Redis 模块，RedisVL 可以与 RedisAI 结合，实现端到端的 AI 应用开发和部署。

通过以上步骤，你可以快速上手 Redis Vector Library (RedisVL)，并利用其强大的功能构建高效的 AI 应用。