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使用Kernel Memory和Redis构建LLM应用程序
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Redis与Kernel Memory集成，构建高性能AI应用程序。Kernel Memory是微软的开发工具包，用于将LLM集成到应用程序中。Redis作为物理内存，作为Semantic Kernel的组件项目，充当内存控制器。Kernel Memory作为AI服务，可以索引和检索非结构化的多模态数据。
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关键要点
- Redis与Kernel Memory集成，支持高性能AI应用程序的构建。
- Semantic Kernel是微软的开发工具包，用于将LLM集成到应用程序中。
- Kernel Memory作为Semantic Kernel的组件，充当内存控制器，Redis作为物理内存。
- Kernel Memory可以索引和检索非结构化的多模态数据，支持常见的LLM设计模式。
- Kernel Memory可以直接在应用程序中运行，也可以作为独立服务运行。
- 提供Python和.NET的示例，展示Kernel Memory的跨平台能力。
- 示例应用依赖于OpenAI的API，需要获取API密钥。
- 前端使用React，后端使用.NET或Python，Redis作为独立服务。
- 配置Kernel Memory需要更新连接字符串和其他参数。
- 与Kernel Memory的交互包括添加和查询记忆。
- 可以通过HTTP接口与Kernel Memory交互，支持多种前端方式。
- 添加文档和查询记忆的具体方法和示例代码。
- Semantic Kernel简化了语义计算的构建块管理，Kernel Memory提供了灵活的内存接口。
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