موارد الذكاء الاصطناعي
مستودع منسق لوصفات التعليمات البرمجية ، العروض التجريبية ، البرامج التعليمية والموارد لحالات استخدام Redis الأساسية والمتقدمة في النظام البيئي لمنظمة العفو الدولية.
العروض التوضيحية | وصفات | دروس | تكامل | المحتوى | المعايير | مستندات
العروض التوضيحية
لا توجد طريقة أسرع للبدء من الغوص واللعب مع عرض تجريبي.
| العرض التوضيحي | وصف |
|---|
| Redis Rag Workbench | العرض التجريبي التفاعلي لبناء chatbot القائمة على PDF المحملة للمستخدم. تبديل الإعدادات والتكوينات المختلفة لتحسين أداء chatbot وجودة. يستخدم redisvl ، langchain ، ragas ، وأكثر من ذلك. |
| redis VSS - عرض بسيط للتدفق | STREMLIT DEMO للبحث في ناقلات redis |
| بحث Arxiv | تطبيق المكدس الكامل لـ Redis مع React Fe |
| البحث عن المنتج | البحث المتجه مع Redis Stack و Redis Enterprise |
| arxivchatguru | العرض التجريبي للخرقة على مستندات Arxiv مع Redis & Openai |
وصفات
هل تحتاج إلى بدء تشغيل سريع لبدء رحلة Redis AI؟ ابدأ هنا.
البدء مع Redis & Vector Search
| وصفة | وصف |
|---|
| /redis-intro/00_redis_intro.ipynb | المكان المناسب للبدء إذا كان جديدًا في Redis |
| /vector-search/00_redispy.ipynb | البحث المتجه مع عميل Redis Python |
| /vector-search/01_redisvl.ipynb | البحث المتجه مع مكتبة Redis Vector |
| /vector-search/02_hybrid_search.ipynb | تقنيات البحث الهجينة مع redis (BM25 + متجه) |
| /vector-search/03_float16_support.ipynb | يوضح كيفية تحويل فهرس Float32 لاستخدام Float16 |
الجيل المعزز للاسترجاع (خرقة)
يعد الجيل المعزز للاسترجاع (AKA RAG) تقنية لتعزيز قدرة LLM على الاستجابة لاستعلامات المستخدم. يتم دعم جزء الاسترجاع من RAG بواسطة قاعدة بيانات متجه ، والتي يمكن أن تعيد نتائج ذات صلة بشكل دلالي إلى استعلام المستخدم ، بمثابة معلومات سياقية لزيادة القدرات التوليدية لـ LLM.
للبدء في RAT ، إما من نقطة الصفر أو استخدام إطار شهير مثل Llamaindex أو Langchain ، انتقل مع هذه الوصفات:
| وصفة | وصف |
|---|
| /rag/01_redisvl.ipynb | خرقة من الصفر مع مكتبة Redis Vector |
| /rag/02_langchain.ipynb | خرقة باستخدام redis و langchain |
| /rag/03_llamaindex.ipynb | خرقة باستخدام redis و llamaindex |
| /rag/04_advanced_redisvl.ipynb | تقنيات خرقة متقدمة |
| /rag/05_nvidia_ai_rag_redis.ipynb | خرقة باستخدام redis و nvidia nims |
| /rag/06_ragas_evaluation.ipynb | الاستفادة من إطار عمل Ragas لتقييم أداء الخرقة |
ذاكرة LLM
LLMs عديمة الجنسية. للحفاظ على السياق داخل جلسات محادثة الدردشة يجب تخزينها والاستياء من LLM. يدير Redis تخزين واسترجاع جلسات الدردشة للحفاظ على السياق وأهمية المحادثة.
| وصفة | وصف |
|---|
| /llm-sent-manager/00_session_manager.ipynb | مدير جلسة LLM مع التشابه الدلالي |
| /lllm-sent-manager/01_multiple_sessions.ipynb | التعامل مع العديد من الدردشات المتزامنة مع مثيل واحد |
ذاكرة التخزين المؤقت الدلالية
ما يقدر بنحو 31 ٪ من استفسارات LLM محتملة زائدة عن الحاجة (المصدر). يتيح Redis التخزين المؤقت الدلالي للمساعدة في خفض تكاليف LLM بسرعة.
| وصفة | وصف |
|---|
| /semantic-cache/doc2cache_llama3_1.ipynb | بناء ذاكرة التخزين المؤقت الدلالية باستخدام إطار Doc2Cache و Llama3.1 |
| /cache cache/semantic_caching_gemini.ipynb | بناء ذاكرة التخزين المؤقت الدلالية مع Redis و Google Gemini |
الوكلاء
| وصفة | وصف |
|---|
| /agents/00_langgraph_redis_agentic_rag.ipynb | دفتر للبدء مع Lang-Graph والوكلاء |
| /agents/01_crewai_langgraph_redis.ipynb | دفتر للبدء مع Lang-Graph والوكلاء |
رؤية الكمبيوتر
| وصفة | وصف |
|---|
| /computer-vision/00_facial_recognition_facenet.ipynb | بناء نظام التعرف على الوجه باستخدام نموذج تضمين FaceNet و redisvl. |
أنظمة التوصية
| وصفة | وصف |
|---|
| /emmomendation-systems/00_content_filtering.ipynb | مقدمة مثال على تصفية المحتوى مع redisvl |
| /commendation-systems/01_collaborative_filtering.ipynb | مقدمة مثال تصفية التعاون مع redisvl |
دروس
هل تحتاج إلى غوص أعمق من خلال حالات الاستخدام المختلفة والمواضيع؟
| درس تعليمي | وصف |
|---|
| خرقة الوكيل | يركز برنامج تعليمي على خرقة الوكيل مع Llamaindex و Coher |
| خرقة على Vertexai | برنامج خرقة يضم redis مع Vertex AI |
| أنظمة التوصية W/ Nvidia Merlin & Redis | ثلاثة أمثلة ، كل منها يتصاعد في التعقيد ، وعرض عملية بناء recsys في الوقت الحقيقي مع nvidia و redis |
التكامل
يتكامل Redis مع العديد من اللاعبين المختلفين في النظام البيئي لمنظمة العفو الدولية. إليك قائمة منسقة أدناه:
| اندماج | وصف |
|---|
| redisvl | عميل Python المخصص LIB لـ REDIS باعتباره ناقل DB |
| AWS Bedrock | تبسيط النشر Genai من خلال تقديم نماذج أساسية كواجهة برمجة تطبيقات موحدة |
| لانجشين بيثون | عميل Python الشهير LIB لبناء تطبيقات LLM مدعومة من Redis |
| Langchain JS | عميل JS الشهير LIB لبناء تطبيقات LLM مدعومة من Redis |
| llamaindex | تكامل Llamaindex لـ Redis كقاعدة بيانات متجه (GPT-Index سابقًا) |
| litellm | طبقة وكيل LLM الشهيرة للمساعدة في إدارة وتبسيط استخدام نماذج الأساس المتعددة |
| نواة الدلالية | lib الشهير من قبل MSFT لدمج LLMs مع الإضافات |
| ذات الصلة | منصة لوضع علامة على البيانات غير المهيكلة والبحث عنها وتحليلها بشكل أسرع ، مبنية على redis |
| Docarray | تكامل docarray من redis باعتباره vectordb من قبل jina ai |
محتوى
- البحث عن المتجهات: من الأساسيات إلى الإنتاج - منشور المدونة التمهيدية إلى VSS و Redis كـ Vectordb.
- تحسين جودة الخرقة مع ragas
- خرقة المستوى مع redisvl
- قواعد بيانات المتجهات ونماذج اللغة الكبيرة - الحديث المقدم في LLMS في الجزء 1 من قبل Sam Partee.
- قواعد بيانات Vector و AI Search Talk-فيديو "قواعد بيانات المتجهات والبحث الذي يعمل بذات الأذواق" قدمه SAM Partee في SDSC 2023.
- توصيات المنتج في الوقت الحقيقي-تصميم Recsys المستندة إلى المحتوى مع Redis و DocArray.
- nvidia recsys مع redis
- صفحة التكنولوجيا لابلاب AI Redis
- تخزين والاستعلام للتضمينات مع redis
- بناء تطبيقات ذكية مع البحث عن تشابه ناقلات Redis
- Redisdays Trading Signals - فيديو "باستخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن إشارات التداول المدفونة في ملفات الشركات".
المعايير
- نتائج القياس لقواعد بيانات المتجهات - نتائج القياس لقواعد بيانات المتجهات ، بما في ذلك redis و 7 مشغلات قاعدة بيانات المتجهات.
- معايير آن - موقع معايير آن القياسية. فقط باستخدام مثيل redis OSS/العميل.
مستندات
- مستندات مكتبة Redis Vector
- Redis Vector Database QuickStart
- Redis Dector Docs - أدب redis الرسمي للبحث عن تشابه المتجه.
- مستندات البحث Redis-Py-مستندات مكتبة عميل Redis-Py لـ Redisearch.
- مستندات Redis-PY العامة-وثائق مكتبة عميل Redis-PY.
- Redis Stack - Redis Stack Documentation.
- عملاء redis - قائمة عميل redis.