ทรัพยากร AI
ที่เก็บข้อมูลของสูตรรหัสการสาธิตบทเรียนและทรัพยากรสำหรับกรณีการใช้ Redis ขั้นพื้นฐานและขั้นสูงในระบบนิเวศ AI
การสาธิต | สูตรอาหาร บทเรียน การบูรณาการ เนื้อหา | เกณฑ์มาตรฐาน | เอกสาร
การสาธิต
ไม่มีวิธีที่เร็วกว่าในการเริ่มต้นด้วยการดำน้ำและเล่นกับการสาธิต
| การสาธิต | คำอธิบาย |
|---|
| Redis Rag Workbench | การสาธิตแบบโต้ตอบเพื่อสร้างแชทบ็อตที่ใช้ RAG ผ่าน PDF ที่ผู้ใช้อัปโหลด สลับการตั้งค่าและการกำหนดค่าที่แตกต่างกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพของ Chatbot ใช้ Redisvl, Langchain, Ragas และอีกมากมาย |
| Redis VSS - การสาธิต Streamlit Simple | การสาธิตการค้นหา redis vector |
| การค้นหา arxiv | การติดตั้งสแต็กเต็มรูปแบบของ Redis ด้วย React Fe |
| การค้นหาผลิตภัณฑ์ | การค้นหาเวกเตอร์ด้วย Redis Stack และ Redis Enterprise |
| arxivchatguru | การสาธิตแบบสตรีมของ Rag มากกว่าเอกสาร Arxiv ด้วย Redis & Openai |
สูตรอาหาร
ต้องการ quickstarts เพื่อเริ่มต้นการเดินทาง Redis AI ของคุณหรือไม่? เริ่มต้นที่นี่
เริ่มต้นด้วยการค้นหา Redis & Vector
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /redis-intro/00_redis_intro.ipynb | สถานที่เริ่มต้นหากแบรนด์ใหม่สำหรับ Redis |
| /vector-search/00_redispy.ipynb | การค้นหาเวกเตอร์ด้วยไคลเอนต์ Redis Python |
| /vector-search/01_redisvl.ipynb | การค้นหาเวกเตอร์ด้วย Redis Vector Library |
| /vector--search/02_hybrid_search.ipynb | เทคนิคการค้นหาแบบไฮบริดด้วย Redis (BM25 + Vector) |
| /vector--search/03_float16_support.ipynb | แสดงวิธีการแปลงดัชนี float32 เพื่อใช้ float16 |
Generation Augmented Retrieval (RAG)
Generation Augmented Retrieval (AKA RAG) เป็นเทคนิคในการเพิ่มความสามารถของ LLM ในการตอบสนองต่อการสืบค้นผู้ใช้ ส่วน การดึง RAG ได้รับการสนับสนุนโดยฐานข้อมูลเวกเตอร์ซึ่งสามารถส่งคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับความหมายไปยังแบบสอบถามของผู้ใช้ซึ่งทำหน้าที่เป็นข้อมูลบริบทเพื่อ เพิ่มขีด ความสามารถ ในการกำเนิด ของ LLM
ในการเริ่มต้นด้วยผ้าขี้ริ้วไม่ว่าจะเป็นศูนย์หรือใช้กรอบความนิยมเช่น Llamaidex หรือ Langchain ไปกับสูตรอาหารเหล่านี้:
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /rag/01_redisvl.ipynb | ผ้าขี้ริ้วตั้งแต่เริ่มต้นด้วย Redis Vector Library |
| /rag/02_langchain.ipynb | ผ้าขี้ริ้วใช้ Redis และ Langchain |
| /rag/03_llamaindex.ipynb | ผ้าขี้ริ้วใช้ Redis และ LlamaineDex |
| /rag/04_advanced_redisvl.ipynb | เทคนิคผ้าขี้ริ้วขั้นสูง |
| /rag/05_nvidia_ai_rag_redis.ipynb | ผ้าขี้ริ้วใช้ Redis และ Nvidia Nims |
| /rag/06_ragas_evaluation.ipynb | ใช้กรอบ Ragas เพื่อประเมินประสิทธิภาพของ RAG |
หน่วยความจำ LLM
LLMS ไร้สัญชาติ เพื่อรักษาบริบทภายในการสนทนาการสนทนาจะต้องจัดเก็บและไม่พอใจกับ LLM Redis จัดการการจัดเก็บและการดึงการแชทเพื่อรักษาบริบทและความเกี่ยวข้องของการสนทนา
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /llm-session-manager/00_session_manager.ipynb | LLM Session Manager ที่มีความคล้ายคลึงกันทางความหมาย |
| /llm-session-manager/01_multiple_sessions.ipynb | จัดการการแชทพร้อมกันหลายครั้งด้วยอินสแตนซ์เดียว |
แคชความหมาย
ประมาณ 31% ของการสืบค้น LLM อาจซ้ำซ้อน (แหล่งที่มา) Redis เปิดใช้งานการแคชความหมายเพื่อช่วยลดค่าใช้จ่าย LLM ได้อย่างรวดเร็ว
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /semantic-cache/doc2cache_llama3_1.ipynb | สร้างแคชความหมายโดยใช้ Doc2Cache Framework และ LLAMA3.1 |
| /semantic-cache/semantic_caching_gemini.ipynb | สร้างแคชความหมายด้วย Redis และ Google Gemini |
ตัวแทน
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /agents/00_langgraph_redis_agentic_rag.ipynb | สมุดบันทึกเพื่อเริ่มต้นด้วย Lang-Graph และตัวแทน |
| /agents/01_crewai_langgraph_redis.ipynb | สมุดบันทึกเพื่อเริ่มต้นด้วย Lang-Graph และตัวแทน |
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /คอมพิวเตอร์-vision/00_facial_recognition_facenet.ipynb | สร้างระบบการจดจำใบหน้าโดยใช้รูปแบบการฝัง Facenet และ REDISVL |
ระบบแนะนำ
| สูตรอาหาร | คำอธิบาย |
|---|
| /recommendation-systems/00_content_filtering.ipynb | ตัวอย่างการกรองเนื้อหาอินโทรด้วย redisvl |
| /recommendation-systems/01_collaborative_filtering.ipynb | ตัวอย่างการกรองแบบอินโทรร่วมกับ REDISVL |
บทเรียน
ต้องการ การดำน้ำลึก ผ่านกรณีการใช้งานและหัวข้อที่แตกต่างกันหรือไม่?
| การสอน | คำอธิบาย |
|---|
| ผ้าขี้ริ้ว | บทช่วยสอนที่มุ่งเน้นไปที่ผ้าขี้ริ้วตัวแทนกับ LlamaineDex และ Cohere |
| ผ้าขี้ริ้วบนจุดสุดยอด | บทช่วยสอนผ้าขี้ริ้วที่มี Redis พร้อม Vertex AI |
| ระบบแนะนำ w/ nvidia merlin & redis | สามตัวอย่างแต่ละครั้งที่เพิ่มขึ้นในความซับซ้อนจัดแสดงกระบวนการสร้าง Recsys เรียลไทม์กับ Nvidia และ Redis |
การรวมกัน
Redis รวมเข้ากับผู้เล่นที่แตกต่างกันมากมายในระบบนิเวศ AI นี่คือรายการที่รวบรวมไว้ด้านล่าง:
| การรวมเข้าด้วยกัน | คำอธิบาย |
|---|
| redisvl | Lib ไคลเอนต์ Python เฉพาะสำหรับ Redis เป็น db เวกเตอร์ |
| Aws Bedrock | ปรับปรุงการปรับใช้ Genai โดยนำเสนอแบบจำลองพื้นฐานเป็น API แบบครบวงจร |
| Langchain Python | LIB ไคลเอนต์ Python ยอดนิยมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน LLM ที่ขับเคลื่อนโดย Redis |
| Langchain JS | lib ไคลเอนต์ JS ยอดนิยมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน LLM ที่ขับเคลื่อนโดย Redis |
| llamainedex | การรวม Llamaidex สำหรับ Redis เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ (เดิมคือ GPT-index) |
| Litellm | เลเยอร์พร็อกซี LLM ยอดนิยมเพื่อช่วยในการจัดการและปรับปรุงการใช้งานของรุ่นพื้นฐานหลายรุ่น |
| เคอร์เนลความหมาย | lib ยอดนิยมโดย MSFT เพื่อรวม LLMs เข้ากับปลั๊กอิน |
| เกี่ยวข้อง | แพลตฟอร์มในการติดแท็กค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเร็วขึ้นสร้างบน Redis |
| เอกสาร | การรวม Docarray ของ Redis เป็น vectordb โดย Jina Ai |
เนื้อหา
- การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์: จากพื้นฐานสู่การผลิต - โพสต์บล็อกเบื้องต้นไปยัง VSS และ Redis เป็น vectordb
- ปรับปรุงคุณภาพผ้าขี้ริ้วด้วย ragas
- ผ้าขี้ริ้วระดับขึ้นกับ redisvl
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ - พูดคุยที่ LLMS ในการผลิตส่วนที่ 1 โดย Sam Partee
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์และการค้นหาการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI-วิดีโอ "ฐานข้อมูลเวกเตอร์และการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI" ที่ได้รับจาก Sam Partee ที่ SDSC 2023
- คำแนะนำผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์-การออกแบบตามเนื้อหาด้วย Redis และ Docarray
- nvidia recsys กับ redis
- หน้า Lablab AI Redis Tech
- จัดเก็บและสอบถามสำหรับการฝังตัวกับ Redis
- การสร้างแอพอัจฉริยะด้วยการค้นหาความคล้ายคลึงกันของ Redis Vector
- สัญญาณการซื้อขาย Redisdays - วิดีโอ "ใช้ AI เพื่อเปิดเผยสัญญาณการซื้อขายที่ฝังอยู่ในการยื่นเอกสารขององค์กร"
เกณฑ์มาตรฐาน
- ผลการเปรียบเทียบสำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์ - ผลลัพธ์การเปรียบเทียบสำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์รวมถึง Redis และผู้เล่นฐานข้อมูลเวกเตอร์อื่น ๆ อีก 7 เครื่อง
- Ann Benchmarks - เว็บไซต์มาตรฐาน Ann มาตรฐาน ใช้อินสแตนซ์/ไคลเอนต์ Redis OSS เดียวเท่านั้น
เอกสาร
- เอกสารห้องสมุดเวกเตอร์ Redis
- Redis Vector Database Quickstart
- Redis Vector ความคล้ายคลึงกันเอกสาร - วรรณกรรม Redis อย่างเป็นทางการสำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์
- เอกสารการค้นหา redis-py-เอกสารไลบรารีไคลเอนต์ Redis-PY สำหรับ Redisearch
- เอกสารทั่วไป Redis-PY-เอกสารประกอบไลบรารีไคลเอนต์ Redis-PY
- Redis Stack - เอกสารประกอบ Redis Stack
- ไคลเอนต์ Redis - รายการไคลเอนต์ Redis