艾体宝产品丨加速开发!Redis Copilot智能助手上线

我们最近发布了 Redis Copilot,旨在帮助开发者更加高效地使用 Redis 构建应用。提升应用性能,简化构建过程是我们不懈的追求。Redis Copilot 正是为此而生的人工智能助手,助力开发者迅速掌握 Redis 的使用技巧。现在您可以在 Redis Insight 中开始体验它的强大功能。

Redis Copilot 能够帮助您:

  • 根据最新的 Redis 文档,为您提供专业解答;
  • 生成实用代码片段,加速 Redis 应用开发;
  • 通过在 Redis 中生成并执行查询来回答关于数据的问题。

Redis Copilot 的人工智能特性

Redis 致力于提升应用程序的速度。

在开发 Redis Copilot 的过程中,我们深知其需要提供迅速且准确的回答,并具备全球范围内的可用性。因此,我们利用 Redis 的强大功能打造了 Redis Copilot,以提供卓越的用户体验,满足开发者对于 Redis 驱动应用的期待。

我们提供了多种专门用于构建人工智能应用的组件,同时也分享了许多客户如何在其人工智能应用中高效使用 Redis 的经验。以下我们将详细介绍如何借助 Redis 加速您的应用。

利用最快的向量数据库驱动 RAG 方法以获得更优答案

Meta 在 2020 年提出了 RAG 方法,该方法允许大型语言模型(LLM)通过检索机制整合外部知识源,从而利用最新信息扩展其能力。这使得语言模型能够实时提供更精确的答案。

实践证明,RAG 效果显著,但它需要精细的提示工程、全新的知识管理和协调不同组件的能力。作为一款实时向量数据库,Redis 能够实时搜索数百万个嵌入向量,确保根据用户的提示提供相关上下文信息。

Redis Copilot 利用 RAG 方法和我们的向量数据库,从文档中检索相关信息,以帮助回答问题。在我们的基准测试中,Redis Copilot 展现出了最快的速度。由于采用了 RAG 方法,Redis Copilot 能够始终提供最新的 Redis 相关答案。

使用 LLM 内存增强回答的相关性

Redis 通过使用合适的数据类型来保存整个对话历史(记忆)。无论是在 Redis Copilot 中使用简单的列表来保持交互顺序,还是将交互记录为向量嵌入,我们都致力于提高对话的质量和个性化水平。当 Redis Copilot 调用 LLM 时,会增加对话中的相关记忆,从而提供更优质的回应,确保对话过程自然流畅,减少误解。

语义缓存降低开支并加快响应速度

从 LLM 生成响应会带来较高的计算成本。Redis 通过将输入提示及其响应存储在缓存中,并通过向量搜索进行检索,有效降低了机器学习驱动应用的整体开销。

以下图表概括了用户与 Redis Copilot 互动的过程:

Redis 的更多可能性

尽管 GenAI 模型是激动人心的技术创新,但将 GenAI 应用从实验室推进至生产环境却需要可靠且快速的数据支持。Redis 是一个经过验证的平台,为当今各种应用场景提供了众多核心功能。

将响应存储在索引中以便快速检索及进一步处理

从请求到最终响应,LLM 可能需要几秒钟才能将结果逐字发送给用户。为了提升响应速度并缩短等待时间,我们选择将回复逐步发送给用户,而非等到完整回复生成后一次性返回。此外,我们在对话气泡中嵌入了从 Redis 数据库中检索到的附加上下文信息。

我们选用了 OpenAI 的 GPT-4 作为 LLM,因其稳定且快速。尽管 OpenAI 提供了优秀的 AI 即服务功能,但我们还是使用本地嵌入模型来计算向量嵌入。具体而言,我们使用 HuggingFace 嵌入模型对语义缓存中的现有答案进行检索。

全文与分面搜索助力精准定位文档信息

尽管语义搜索是当前的趋势,传统的搜索方式也可以通过新的人工智能/移动语言功能得到增强,但全文搜索在通过匹配关键词或短语来检索信息方面依然是不可或缺的工具。Redis Copilot 集成了 Redis 的实时全文检索功能,增强了对话体验。Redis 的高亮和摘要功能同样满足了用户对快速、易读结果的需求。

此外,聚合功能对于帮助用户了解检索结果的数量及特定搜索的流行度至关重要。

Redis作为微服务间的消息中间件

通过将读取文档的任务委托给独立的服务,Redis Copilot 可以利用 Redis 与 RAG 获取上下文信息。

这种微服务架构有效地将大型单体系统的职责分解为较小的、松散耦合的服务。Redis 流是一种持久化的按时间排序的日志数据结构,支持向消费者发送异步、可订阅的消息,从而使数据库与最新信息保持同步。相应服务通过存储在流中的消息触发操作,而流则充当消息代理。

速率限制保障应用稳定可靠

Redis Copilot 是搜索文档、知识库及 Redis 门户上所有培训资源的主要入口。然而,保护关键端点免受过载是所有公共服务的基本要求,因为所有互联网服务都可能遭受滥用和攻击,如 DDoS 攻击。Redis 一直以来都是应用程序服务器、API 网关等的速率限制工具。我们利用 Redis 作为速率限制器,确保 Redis Copilot 的稳定性,并在不同会话和 IP 地址之间均衡使用。当使用量超出预设阈值时,Redis 会介入,防止滥用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/911979.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习入门:梯度消失问题浅谈(Sigmod,ReLu)

Sigmoid的梯度消失 以下是一个通过简单的神经网络示例来解释 Sigmoid 函数的梯度消失问题。 假设有一个非常简单的三层神经网络,输入层有两个神经元,隐藏层有两个神经元,输出层有一个神经元。我们使用均方误差作为损失函数,并且…

Chromium127编译指南 Linux篇 - 额外环境配置(五)

引言 在成功获取 Chromium 源代码后,接下来我们需要配置适当的编译环境,以便顺利完成开发工作。本文将详细介绍如何设置 Python 和相关的开发工具,以确保编译过程无碍进行。这些配置步骤是开发 Chromium 的必要准备,确保环境设置…

批量混剪矩阵发布助力短视频营销快速获客

内容概要 在现代营销环境中,短视频已经成为品牌传播的重要工具,尤其是在获取潜在客户方面,短视频营销展现出了卓越的效率。那么,为什么要做短视频营销呢?首先,短视频能够迅速抓住观众的注意力,…

uni-app小程序echarts中tooltip被遮盖

图表中的文案过长,tooltip溢出容器,会被遮盖住 解决方案: 在echarts的tooltip中有confine属性可将tooltip限制在容器内,不超过容器,就不易被遮盖

怎么把图片快速压缩变小?图片在线压缩的3款简单工具

随着互联网的快速发展,将图片上传到网上平台来展示是很常用的一种方式,但是现在图片质量越来越高,导致图片也比较大,经常会出现无法上传的情况。那么在遇到这个问题时,通过图片压缩功能来处理图片会比较简单。本文给大…

科学计算服务器:如何计算算力?如何提升科学研究效率?

在现代科学研究的舞台上,科学计算服务器犹如一位强大的幕后英雄,为复杂科学计算任务的攻克提供着坚实支撑。准确计算其算力并充分发挥优势,对提升科学研究效率意义非凡。 服务器的中央处理器(CPU)计算力。在科学计算服…

【MRAN】情感分析中情态缺失问题的多模态重构和对齐网络

abstract 多模态情感分析(MSA)旨在通过文本、视觉和声音线索识别情感类别。然而,在现实生活中,由于各种原因,可能会缺少一到两种模式。当文本情态缺失时,由于文本情态比视觉和听觉情态包含更多的语义信息&…

Kafka生产者如何提高吞吐量?

1、batch.size:批次大小,默认16k 2、linger.ms:等待时间,修改为5-100ms 3、compression.type:压缩snappy 4、 RecordAccumulator:缓冲区大小,修改为64m 测试代码: package com.bigd…

【论文笔记】SparseRadNet: Sparse Perception Neural Network on Subsampled Radar Data

原文链接:https://arxiv.org/abs/2406.10600 简介:本文引入自适应子采样方法和定制网络,利用稀疏性模式发掘雷达信号中的全局和局部依赖性。本文的子采样模块选择 RD谱中在下游任务贡献最大 像素 的子集。为提高子采样数据的特征提取&#xf…

如何制定公司软件测试策略

在当今快速发展的软件行业,制定一套有效的软件测试策略至关重要。尤其是在互联网产品的背景下,测试策略不仅需要高效,还要具备灵活性,以便快速响应市场变化。本文将对比传统测试策略与互联网产品测试策略,并提供制定公…

【JWT】Asp.Net Core中JWT刷新Token解决方案

Asp.Net Core中JWT刷新Token解决方案 前言方案一:当我们操作某个需要token作为请求头的接口时,返回的数据错误error.response.status === 401,说明我们的token已经过期了。方案二:实现用户无感知的刷新token值,我们希望当响应返回的数据是401身份过期时,响应阻拦器自动帮我…

机器学习—Softmax

Softmax回归算法是Logistic回归的推广,它是一种针对多类分类上下文的二进制分类算法。 当y可以接受两个可能的输出值时,Logistic回归就适用了,不是零就是一,它计算这个输出的方式是首先计算zw*xb,然后计算ag(z)&#…

docker镜像文件导出导入

1. 导出容器(包含内部服务)为镜像文件(docker commit方法) 原理:docker commit命令允许你将一个容器的当前状态保存为一个新的镜像。这个新镜像将包含容器内所有的文件系统更改,包括安装的软件、配置文件等…

【韩老师零基础30天学会Java 】02笔记

sublime Text中本身没有GBK编码,需要安装 要在sublime Text中设置编码为GBK,请按照以下步骤操作 打开Sublime Text编辑器,点击菜单栏中的“Preferences”(首选项)选项,找打Package Control选项。点击Package Control,随后搜索Inst…

如何设置 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 环境变量以优化 PyTorch 性能

引言 在深度学习领域,PyTorch 是一个广泛使用的框架,它允许开发者高效地构建和训练模型。为了充分利用你的 GPU 硬件,正确设置 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 环境变量至关重要。这个变量告诉 PyTorch 在构建过程中应该针对哪些 CUDA 架构版本进行优…

Matlab 基于声学超表面的深亚波长厚度完美吸收体

传统吸声器的结构厚度与工作波长相当,这在低频范围的实际应用中造成了很大的障碍。我们提出了一种基于超表面的完美吸收器,能够在极低频区域实现声波的全吸收。该超表面具有深亚波长厚度,特征尺寸为k223,由穿孔板和卷曲共面气室组…

【HarmonyOS】not supported when useNormalizedOHMUrl is not true.

【HarmonyOS】 not supported when useNormalizedOHMUrl is not true. 问题背景: 集成三方库编译时,IDE提示报错信息如下: hvigor ERROR: Bytecode HARs: [cashier_alipay/cashiersdk] not supported when useNormalizedOHMUrl is not true…

用接地气的例子趣谈 WWDC 24 全新的 Swift Testing 入门(三)

概述 从 WWDC 24 开始,苹果推出了全新的测试机制:Swift Testing。利用它我们可以大幅度简化之前“老态龙钟”的 XCTest 编码范式,并且使得单元测试更加灵动自由,更符合 Swift 语言的优雅品味。 在这里我们会和大家一起初涉并领略…

嘉吉携百余款产品与解决方案再度亮相进博会

第七届中国国际进口博览会(下称“进博会”)于11月5日至10日在上海国家会展中心举办。嘉吉连续第七年参与进博会,并以“新质绿动,共赢未来”为参展主题,携超过120款创新产品与解决方案,共赴进博之约。 今年嘉…

LLMs之MemFree:MemFree的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

LLMs之MemFree:MemFree的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 MemFree的简介 1、MemFree的价值 2、MemFree 配备了强大的功能,可满足各种搜索和生产力需求 3、MemFree AI UI生成器功能 MemFree 安装和使用方法 1. 前端安装 2. 向量服务…