redis ai resources

Sumber Daya AI

Repositori resep, demo, tutorial, dan sumber daya kode yang dikuratori untuk kasus penggunaan Redis dasar dan lanjutan di ekosistem AI.

Demo | Resep | Tutorial | Integrasi | Konten | Tolok ukur | Dokumen

Demo

Tidak ada cara yang lebih cepat untuk memulai selain dengan menyelam dan bermain -main dengan demo.

Demo	Keterangan
Redis Rag Workbench	Demo interaktif untuk membangun chatbot berbasis kain di atas PDF yang diunggah pengguna. Toggle pengaturan dan konfigurasi yang berbeda untuk meningkatkan kinerja dan kualitas chatbot. Memanfaatkan redisvl, langchain, ragas, dan banyak lagi.
Redis VSS - Demo Streamlit Sederhana	Demo streamlit pencarian vektor redis
Pencarian arxiv	Implementasi Tumpukan Penuh Redis dengan React Fe
Pencarian Produk	Pencarian Vektor dengan Redis Stack dan Redis Enterprise
Arxivchatguru	Demo Streamlit Rag over ARXIV Dokumen dengan Redis & Openai

Resep

Butuh QuickStarts untuk memulai perjalanan Redis AI Anda? Mulailah di sini.

Memulai dengan pencarian Redis & Vektor

Resep	Keterangan
/redis-intro/00_redis_intro.ipynb	Tempat untuk memulai jika baru di Redis
/vector-search/00_redispy.ipynb	Pencarian Vektor dengan Klien Redis Python
/vector-search/01_redisvl.ipynb	Pencarian Vektor dengan Perpustakaan Vektor Redis
/vector-search/02_hybrid_search.ipynb	Teknik Pencarian Hibrida dengan Redis (BM25 + Vector)
/vector-search/03_float16_support.ipynb	Menunjukkan cara mengonversi indeks float32 menjadi float16

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (AKA RAG) adalah teknik untuk meningkatkan kemampuan LLM untuk menanggapi pertanyaan pengguna. Bagian pengambilan RAG didukung oleh database vektor, yang dapat mengembalikan hasil yang relevan secara semantik ke kueri pengguna, berfungsi sebagai informasi kontekstual untuk menambah kemampuan generatif LLM.

Untuk memulai dengan kain, baik dari awal atau menggunakan kerangka kerja populer seperti Llamaindex atau Langchain, pergi dengan resep ini:

Resep	Keterangan
/Rag/01_redisvl.ipynb	Kain dari awal dengan perpustakaan vektor redis
/Rag/02_langchain.ipynb	Rag menggunakan Redis dan Langchain
/Rag/03_llamaindex.ipynb	Rag menggunakan redis dan llamaindex
/Rag/04_advanced_redisvl.ipynb	Teknik kain canggih
/Rag/05_nvidia_ai_rag_redis.ipynb	Rag menggunakan redis dan nvidia nims
/Rag/06_ragas_evaluation.ipynb	Memanfaatkan kerangka kerja ragas untuk mengevaluasi kinerja kain

Memori llm

LLMS adalah stateless. Untuk mempertahankan konteks dalam sesi obrolan percakapan harus disimpan dan dibenci ke LLM. Redis mengelola penyimpanan dan pengambilan sesi obrolan untuk mempertahankan konteks dan relevansi percakapan.

Resep	Keterangan
/llm-sesion-manager/00_session_manager.ipynb	Manajer sesi LLM dengan kesamaan semantik
/llm-sesion-manager/01_multiple_sessions.ipynb	Menangani beberapa obrolan simultan dengan satu contoh

Cache semantik

Diperkirakan 31% dari kueri LLM berpotensi berlebihan (sumber). Redis memungkinkan caching semantik untuk membantu mengurangi biaya LLM dengan cepat.

Resep	Keterangan
/semantic-cache/doc2cache_llama3_1.ipynb	Bangun cache semantik menggunakan Doc2Cache Framework dan LLAMA3.1
/semantic-cache/semantic_caching_gemini.ipynb	Bangun cache semantik dengan Redis dan Google Gemini

Agen

Resep	Keterangan
/agents/00_langgraph_redis_agentic_rag.ipynb	Notebook untuk memulai dengan lang-grafik dan agen
/agents/01_crewai_langgraph_redis.ipynb	Notebook untuk memulai dengan lang-grafik dan agen

Visi komputer

Resep	Keterangan
/computer-vision/00_facial_recognition_facenet.ipynb	Bangun sistem pengenalan wajah menggunakan model embedding facenet dan redisvl.

Sistem Rekomendasi

Resep	Keterangan
/recommendation-systems/00_content_filtering.ipynb	Contoh penyaringan konten intro dengan redisvl
/recommendation-systems/01_collaborative_filtering.ipynb	Contoh penyaringan kolaboratif intro dengan redisvl

Tutorial

Butuh penyelaman yang lebih dalam melalui berbagai kasus penggunaan dan topik?

Tutorial	Keterangan
Kain agen	Tutorial yang berfokus pada kain agen dengan llamaindex dan cohere
Rag di Vertexai	Tutorial kain yang menampilkan Redis dengan Vertex AI
Sistem Rekomendasi W/ NVIDIA MERLIN & REDIS	Tiga contoh, masing -masing meningkat dalam kompleksitas, menampilkan proses membangun recsys realtime dengan nvidia dan redis

Integrasi

Redis terintegrasi dengan banyak pemain yang berbeda di ekosistem AI. Berikut daftar yang dikuratori di bawah ini:

Integrasi	Keterangan
Redisvl	Lib klien python khusus untuk redis sebagai vektor db
Bedrock AWS	Merampingkan penempatan Genai dengan menawarkan model dasar sebagai API terpadu
Langchain Python	Lib klien python populer untuk membangun aplikasi llm yang ditenagai oleh redis
Langchain JS	Lib klien js populer untuk membangun aplikasi llm yang ditenagai oleh redis
Llamaindex	Integrasi Llamaindex untuk Redis sebagai database vektor (sebelumnya GPT-index)
Litellm	Lapisan proxy LLM yang populer untuk membantu mengelola dan merampingkan penggunaan beberapa model fondasi
Kernel semantik	Lib populer oleh msft untuk mengintegrasikan llms dengan plugin
Relevanceai	Platform untuk menandai, mencari, dan menganalisis data yang tidak terstruktur lebih cepat, dibangun di atas Redis
Docarray	Integrasi Docarray dari Redis sebagai Vectordb oleh Jina AI

Isi

• Pencarian kesamaan vektor: Dari dasar -dasar ke produksi - Posting blog pengantar ke VSS dan Redis sebagai vectordb.
• Meningkatkan kualitas kain dengan ragas
• Kain level-up dengan redisvl
• Database vektor dan model bahasa besar - bicara yang diberikan di LLMS di Produksi Bagian 1 oleh Sam Partee.
• Database vektor dan database pencarian bertenaga AI-video "Vektor database dan pencarian bertenaga AI" yang diberikan oleh Sam Partee di SDSC 2023.
• Rekomendasi Produk Real-Time-Desain Recsys Berbasis Konten dengan Redis dan Docarray.
• Nvidia recsys dengan redis
• Halaman Lablab Ai Redis Tech
• Menyimpan dan meminta embeddings dengan redis
• Membangun Aplikasi Cerdas Dengan Pencarian Kesamaan Vektor Redis
• Sinyal Perdagangan Redisdays - Video "Menggunakan AI untuk mengungkapkan sinyal perdagangan yang terkubur dalam pengajuan perusahaan".

Tolok ukur

• Hasil Benchmarking untuk Database Vektor - Hasil Benchmarking Untuk Database Vektor, termasuk Redis dan 7 Pemain Database Vektor Lainnya.
• Ann Benchmarks - Situs Benchmarks Ann Standar. Hanya menggunakan instance/klien RedIS OSS tunggal.

Dokumen

• Redis vector library docs
• Redis Vector Database QuickStart
• Redis Vektor Kesamaan Dokumen - Literatur Redis Resmi untuk Pencarian Kesamaan Vektor.
• Redis-py Search Docs-Redis-Py Client Library Docs for Redisearch.
• Redis-py General Docs-Dokumentasi Perpustakaan Klien Redis-Py.
• Redis Stack - Dokumentasi Stack Redis.
• Klien Redis - Daftar Klien Redis.