[在Google Memorystore中使用Redis进行高效AI缓存：从零开始的指南]

用户73822877519
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# 在Google Memorystore中使用Redis进行高效AI缓存：从零开始的指南

## 引言
在现代应用程序中，缓存技术是提升数据访问速度的重要手段。Google Memorystore 为 Redis 提供了强大的内存数据存储服务，让开发者可以轻松构建子毫秒级数据访问的应用缓存。本篇文章将介绍如何使用 Google Memorystore for Redis 来存储和管理向量嵌入，帮助您构建AI驱动的体验。

## 主要内容

### 配置前的准备工作
首先，确保您已经创建了一个 Google Cloud 项目并启用了 Memorystore for Redis API。接下来，创建一个版本不低于 7.2 的 Memorystore for Redis 实例。

### 安装依赖库
要实现与 Google Memorystore for Redis 的集成，我们需要安装 `langchain-google-memorystore-redis` 包：
```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-memorystore-redis langchain

设置Google Cloud项目

设置您的 Google Cloud 项目以便在 notebook 中使用 Google Cloud 资源：

PROJECT_ID = "your-project-id"  # 请替换为您的项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

认证

在 Google Cloud Console 中认证以便访问您的项目资源。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

初始化向量索引

连接到 Redis 并初始化向量索引：

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("redis://127.0.0.1:6379")

index_config = HNSWConfig(
    name="my_vector_index", distance_strategy=DistanceStrategy.COSINE, vector_size=128
)

RedisVectorStore.init_index(client=redis_client, index_config=index_config)

准备文档

处理文本并生成嵌入，准备添加到向量存储中。

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)

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何在 Memorystore for Redis 中进行文档的插入和相似性搜索：

from langchain_community.embeddings.fake import FakeEmbeddings

embeddings = FakeEmbeddings(size=128)
redis_client = redis.from_url("redis://127.0.0.1:6379")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
rvs = RedisVectorStore.from_documents(
    docs, embedding=embeddings, client=redis_client, index_name="my_vector_index"
)

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

常见问题和解决方案

  1. 连接问题：在某些地区，由于网络限制，可能无法直接访问API端点。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. 索引配置错误：确保在初始化索引时，名称和参数配置正确。
  3. 文档删除需求：使用rvs.delete(ids)方法可以删除不需要的文档及其向量。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用 Google Memorystore for Redis 存储和管理向量嵌入，帮助您提升应用程序的访问速度。继续深入学习，您可以查看以下资源：

参考资料

  • Google Cloud Memorystore 文档
  • Redis 官方文档

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