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让我们构建一个AI应用
内容提要
AI开发变得越来越受欢迎，但是在这个领域开始可能会让人感到不知所措。本文作者正在构建一个AI应用，并分享他们在此过程中的进展和学习经验。他们计划使用RedisVL和HuggingFace等工具来完成项目。作者还提到将使用Gradio来创建前端界面。他们已经在创建一个用于图像的文本搜索应用方面取得了进展。未来，他们计划搜索更大的数据集，并探索不同类型的向量相似性。作者还分享了一些他们学到的东西，包括构建AI应用程序不再需要了解KNN和决策树等概念。
关键要点
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AI开发越来越受欢迎，但入门可能让人感到不知所措。
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作者正在构建一个AI应用，并分享进展和学习经验。
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计划使用RedisVL、HuggingFace和Gradio等工具。
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RedisVL简化了基于Redis的AI应用开发，支持与HuggingFace等嵌入提供商的集成。
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选择HuggingFace是因为其多模态模型适合文本和图像嵌入。
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Gradio用于创建前端界面，作者希望尝试这个工具。
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作者在创建最小可行产品时遇到了一些技术挑战。
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目前的应用可以对图像进行文本搜索，并返回相关性排序的结果。
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未来计划搜索更大的数据集，探索不同类型的向量相似性。
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作者发现许多关于构建AI应用的文章已经过时，不再需要了解KNN和决策树等概念。
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学习到可以通过pip安装本地库，简化开发流程。
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确认特定模型的嵌入是确定性的，向量距离应为零。
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了解了命令查询责任分离（CQRS）的概念，但可能不会在此项目中使用。
延伸问答
构建AI应用需要哪些工具？
需要使用RedisVL、HuggingFace和Gradio等工具。
RedisVL有什么优势？
RedisVL简化了基于Redis的AI应用开发，支持与多个嵌入提供商的集成。
作者在构建AI应用过程中遇到了哪些挑战？
作者在创建最小可行产品时遇到了一些技术挑战，包括工具兼容性问题。
为什么选择HuggingFace作为模型提供商？
选择HuggingFace是因为其多模态模型适合文本和图像嵌入，并且该平台稳定可靠。
未来的计划是什么？
未来计划搜索更大的数据集，并探索不同类型的向量相似性。
构建AI应用不再需要哪些传统知识？
不再需要了解KNN和决策树等概念，也不需要自己构建或微调模型。
