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在LLM链中使用Redis VSS作为检索步骤
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍如何使用Relevance AI、Redis VSS、OpenAI GPT和Cohere Wikipedia嵌入来创建向量搜索检索系统。通过Redis导入数据，使用向量搜索检索数据，然后使用LLM模型提取最佳文章。同时介绍了如何在Relevance AI中构建链，并将其部署为可嵌入应用程序或API端点。提供了一个链接，可以在Redis Enterprise Cloud和Relevance AI上注册并开始构建自己的向量搜索检索系统。
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关键要点
- 本文介绍如何使用Relevance AI、Redis VSS、OpenAI GPT和Cohere Wikipedia嵌入创建向量搜索检索系统。
- 使用向量搜索可以有效匹配相似数据，而不需要精确匹配。
- Redis支持向量相似性搜索，适合快速检索。
- 通过Relevance AI构建链，使用Redis向量搜索提取最佳文章。
- 需要一个支持JSON文档数据结构的Redis数据库，可以在Redis Enterprise Cloud或Docker上创建。
- 导入Cohere的多语言维基百科嵌入数据集到Redis。
- 创建向量搜索索引以支持向量相似性搜索。
- 在Relevance AI中构建LLM链，配置OpenAI API密钥和Redis连接字符串。
- 通过向量搜索注入上下文到LLM提示中，以便回答用户问题。
- 链可以作为可嵌入应用程序或API端点进行部署，方便用户使用。
- 鼓励用户注册Redis Enterprise Cloud和Relevance AI，开始构建自己的向量搜索检索系统。
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