[解锁Redis的力量：构建智能的电影检索系统]

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# 解锁Redis的力量：构建智能的电影检索系统

## 引言
Redis作为一种开源的key-value存储系统，已被广泛应用于缓存、消息代理、数据库等多种场景。而在AI和大数据的支持下，Redis的能力更是得到了极大的扩展。本篇文章将介绍如何利用Redis构建一个智能的电影检索系统，帮助您了解其在向量数据库和自查询检索中的应用。

## 主要内容

### 1. 创建Redis向量存储
首先，我们需要创建一个Redis向量存储，并预先加载一些数据。在这里，我们将使用电影摘要的一个小型数据集。为了支持自查询检索，我们需要安装一些相关的Python库。

```bash
%pip install --upgrade --quiet redis redisvl langchain-openai tiktoken lark

2. 设置OpenAI Embeddings

我们将使用OpenAI Embeddings来对文本进行嵌入，因此需要获取OpenAI API Key。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:") # 输入API密钥

3. 加载数据

接下来，我们将准备一些电影数据。

from langchain_community.vectorstores import Redis
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

docs = [
    Document(
        page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
        metadata={
            "year": 1993,
            "rating": 7.7,
            "director": "Steven Spielberg",
            "genre": "science fiction",
        },
    ),
    # 其他文档...
]

index_schema = {
    "tag": [{"name": "genre"}],
    "text": [{"name": "director"}],
    "numeric": [{"name": "year"}, {"name": "rating"}],
}

vectorstore = Redis.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    redis_url="redis://localhost:6379",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    index_name="movie_reviews",
    index_schema=index_schema,
)

4. 创建自查询检索器

我们将实例化自查询检索器，以便更智能地检索电影。

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
    AttributeInfo(name="year", description="The year the movie was released", type="integer"),
    AttributeInfo(name="director", description="The name of the movie director", type="string"),
    AttributeInfo(name="rating", description="A 1-10 rating for the movie", type="float"),
]

document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)

retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

代码示例

以下是如何使用我们的检索器进行查询的示例：

retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

示例输出将显示符合条件的电影列表。

常见问题和解决方案

  • Schema不匹配问题：确保自定义的index_schema与生成的模式一致。
  • 网络访问问题：在某些地区可能需要使用API代理服务以确保稳定的访问。

总结和进一步学习资源

Redis作为向量数据库的应用正变得日益重要。通过本篇文章，我们展示了如何利用Redis和OpenAI的工具构建一个智能的电影检索系统。您可以进一步探索Redis的文档以及LangChain库以扩展您的应用。

参考资料

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