升级RAG应用程序与Redis向量库

Redis Vector Library (RedisVL) 简化AI应用开发

几个月前，Redis推出了Redis向量库（RedisVL），以简化人工智能（AI）应用的开发。自那时起，我们引入了强大的新功能，支持大规模的语言模型（LLMs）。RedisVL是专为使用Redis进行AI操作而设计的Python客户端库。从redisvl版本0.3.0开始，它提供了：- 优化工具用于构建生成式AI应用，基于我们领先的向量数据库。- 存储和检索聊天历史记录的大型语言模型内存（LLM memory）。- 语义缓存，以节省LLM成本并加速响应。- 语义路由，将用户请求发送到最佳工具、模型或知识库。对于构建生成式AI应用的开发者来说，RedisVL旨在抽象并简化许多构建现代AI应用所需的组件。Redis以其速度和简易性著称，我们在GenAI时代继续发扬这一优势。我们的向量数据库是我们测试过的最快之一，但我们同样致力于使其易于构建。我们知道，开发者必须处理许多AI工具，并编写自定义代码以使这些工具协同工作。借助RedisVL，我们提供了一套有倾向性的命令集，使您能够专注于您的应用，从而更快地构建。### 使用LLM内存记住聊天上下文#### 问题LLMs本质上是无状态的，它们不会记住之前的互动。这意味着即使是最新的提示也会被立即遗忘。大多数在线聊天机器人可以回答后续问题，例如“告诉我更多关于那个”，或者“你能详细说明吗？”这是因为解决方案是在每次后续查询时提供完整的聊天历史记录。这确保了LLM有足够的上下文来回应。当您自己构建LLM应用时，这种会话管理成为您需要处理的责任。#### 解决方案解决方案是使用带有语义相关的聊天历史记录的部分内容。通过利用语