下面将介绍如何使用Redis作为向量数据库构建一个Spring AI应用程序，实现检索增强生成（RAG）工作流。二、检索增强生成 检索增强生成（RAG）是一种结合数据与人工智能模型的技术方法。在RAG工作流中，首先需要将数据加载入向量数据库（例如Redis）。接收到用户查询后，向量数据库会检索出一组与查询相似的文档。这些文档将...
load ()方法使用PagePdfDocumentReader类读取 PDF 文件并将其加载到 Redis Vector DB。Spring AI 框架使用命名空间spring.ai.vectorstore中的配置属性自动配置VectoreStore接口: spring: ai: vectorstore: redis: uri: redis://:PQzkkZLOgOXXX@redis-19438.c330.asia-south1-1.gce.redns.redis-cloud.com:19438 ...
该数据集将被加载到Redis中,以展示RAG工作流的实际应用。 三、代码和依赖关系 可以在GitHub上找到Spring AI和Redis演示的全部代码。 本项目使用了Spring Boot作为Web应用程序的启动依赖项,并结合了Azure OpenAI和Spring AI Redis。 四、数据加载 我们的应用程序将采用提供啤酒信息的JSON文档作为数据来源。每个文...
该数据集将被加载到Redis中,以展示RAG工作流的实际应用。 三、代码和依赖关系 可以在GitHub上找到Spring AI和Redis演示的全部代码。 本项目使用了Spring Boot作为Web应用程序的启动依赖项,并结合了Azure OpenAI和Spring AI Redis。 四、数据加载 我们的应用程序将采用提供啤酒信息的JSON文档作为数据来源。每个文...
SimpleVectorStore 是将向量保存在内存 ConcurrentHashmap 中,Spring AI 提供了多种存储方式,如 Redis、MongoDB 等,可以根据实际情况选择适合的存储方式。 检索增强服务 @RestController @RequestMapping("/ai") public class RagController { @Autowired private ChatClient chatClient; @Autowired private VectorStore vec...
这一过程展示了 Spring AI 在构建对话应用时的简洁性和高效性，开发者无需深入了解复杂的大模型交互细节，只需关注业务逻辑即可。案例二：RAG 检索增强应用开发 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种结合检索和生成的技术，能够让模型在生成回答时参考外部知识库，从而提高回答的准确性和相关性。在一...
一、Spring AI简介 由大型语言模型(LLM)驱动的应用程序中,向量数据库常作为人工智能应用程序的核心存储技术。此类数据库需要支持语义搜索,并为LLM提供相关的上下文环境。 在此之前,通过Spring和Redis来构建人工智能应用程序的选项还相对有限。而最近,Redis作为一种高性能的向量数据库方案,现已引起广泛关注。Spring社区推出...
Redis作为一种高性能的键值存储数据库,具有出色的读写性能和丰富的数据结构支持。在RAG应用中,Redis被用作向量数据库,存储和检索与查询相似的文档。Spring AI则是Spring社区推出的一个新项目,旨在简化人工智能应用程序的开发。通过Spring AI,开发者可以更加便捷地构建和部署响应式AI应用,而无需过多关注底层实现。将Red...
下面将介绍如何使用Redis作为向量数据库构建一个Spring AI应用程序,实现检索增强生成(RAG)工作流。 二、检索增强生成 检索增强生成(RAG)是一种结合数据与人工智能模型的技术方法。在RAG工作流中,首先需要将数据加载入向量数据库(例如Redis)。接收到用户查询后,向量数据库会检索出一组与查询相似的文档。这些文档将作为...