【Spring AI】05. 向量数据库-Redis

Redis

本节将指导您设置RedisVectorStore，作为文档存储向量数据库，并执行相似性搜索。

什么是 Redis？

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Redis 是一个开源（BSD 许可证），用作数据库、缓存、消息代理和流引擎的内存数据结构存储。Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合、带范围查询的有序集合、位图、hyperloglogs、地理空间索引和流。

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Redis 向量搜索是什么？

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Redis Search and Query 扩展了 Redis OSS 的核心功能，使您可以将 Redis 用作矢量数据库：

• 在哈希或 JSON 文档中存储向量和相关元数据
• 检索向量
• 执行向量搜索

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先决条件

1. EmbeddingClient实例，来计算文档嵌入向量。有几种选项可用：

• Transformers Embedding- 在您的本地环境中计算嵌入向量。请按照 ONNX Transformers Embedding 说明操作。
• OpenAI Embedding- 使用 OpenAI 嵌入端点。您需要在 OpenAI 注册并在 API Keys 生成 api-key 令牌。
• 您也可以使用Azure OpenAI Embedding。

2. 一个 Redis Stack 实例
   a. Redis Cloud (推荐)
   b. Docker 镜像 redis/redis-stack:latest

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依赖项

将这些依赖项添加到您的项目中：

• Embedding Client boot starter ，用于计算嵌入。

• Transformers Embedding（本地），并按照 ONNX Transformers 嵌入向量说明操作。

  <dependency>
    <groupId>org.springframework.aigroupId>
    <artifactId>spring-ai-transformers-spring-boot-starterartifactId>
  dependency>
  

  或使用 OpenAI（云）

  <dependency>
      <groupId>org.springframework.aigroupId>
      <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starterartifactId>
  dependency>
  

  请参阅 03. 开始章节 的 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到构建文件中