虹科分享 | 用Redis為LangChain定制AI代理——OpenGPTs

簡介：文章介紹了LangChain的OpenGPTs項(xiàng)目如何利用Redis來作為其可擴(kuò)展的實(shí)時數(shù)據(jù)平臺。這個項(xiàng)目允許用戶選擇模型、控制數(shù)據(jù)檢索，并管理數(shù)據(jù)存儲的位置。Redis在OpenGPTs項(xiàng)目中用作存儲層的實(shí)現(xiàn)，提供多種持久存儲需求，同時還支持作為用于檢索向量存儲、用于存儲信息和代理配置的數(shù)據(jù)庫存儲。Redis的多模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持和高效處理能力為OpenGPTs項(xiàng)目帶來了多方面的優(yōu)勢，顯著提高了可擴(kuò)展性、速度、定制性和控制能力。

引導(dǎo)語：OpenAI最近推出了OpenAI GPTs——一個構(gòu)建定制化AI代理的無代碼“應(yīng)用商店”，隨后LangChain開發(fā)了類似的開源工具OpenGPTs。OpenGPTs是一款低代碼的開源框架，專用于構(gòu)建定制化的人工智能代理。因?yàn)镽edis具有高速和穩(wěn)定性的優(yōu)點(diǎn)，所以LangChain選擇了Redis來作為OpenGPTs的默認(rèn)向量數(shù)據(jù)庫。

如何利用OpenGPTs和Redis構(gòu)建一個智能AI代理？

LangChain創(chuàng)始人Harrison Chase表示：“我們在OpenGPTs中使用Redis存儲所有長期內(nèi)容，包括將其用作用于檢索的向量存儲和用于存儲消息與代理配置的數(shù)據(jù)庫。Redis將所有這些功能集成在一個數(shù)據(jù)庫中，這非常有吸引力?！?/p>

一、OpenGPTs簡介

通過幾個配置步驟，我們可以用OpenGPTs構(gòu)建一個精通Redis的機(jī)器人，名為“RedisGuru”。

以下是我們選擇的LLM、系統(tǒng)消息和工具的示例，包括DuckDuckGo搜索、維基百科搜索，以及通過Kay.ai訪問的公共新聞稿。

配置并部署RedisGuru后，可以測試代理如何運(yùn)行：

此外，我們還可以查詢有關(guān)Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的問題?？梢钥吹?，RedisGuru記住了我的名字：

我們構(gòu)建的這個RedisGuru代理只是一個應(yīng)用示例。你也可以構(gòu)建各類應(yīng)用，比如電子郵件文案編輯器、智能研究助理、代碼審查員等。

二、Redis在OpenGPTs中的作用

在這個OpenGPTs演示的背后，Redis提供了一個強(qiáng)大且高性能的數(shù)據(jù)層，是 OpenGPTs 技術(shù)棧不可或缺的一部分。

Redis可以持久化用戶聊天會話（線程）、代理配置和嵌入式文檔塊，并用于向量數(shù)據(jù)庫檢索。

• 用戶聊天會話：為了在對話中維持“狀態(tài)”，Redis為OpenGPTs提供了用戶與AI代理間的持久聊天線程。這些聊天會話也被輸入到LLM中，以提供當(dāng)前對話狀態(tài)的上下文信息。
• 代理配置：為了支持多租戶代理架構(gòu)，Redis為OpenGPTs提供了一個遠(yuǎn)程的、低延遲的存儲層。當(dāng)應(yīng)用程序啟動時，它從Redis讀取指定的代理設(shè)置，然后開始處理請求。
• 向量數(shù)據(jù)庫用于RAG：為了讓對話基于實(shí)際情況，OpenGPTs允許我們上傳“知識”源，以便LLM將其與生成的答案結(jié)合。通過一種稱為檢索增強(qiáng)生成（RAG）的過程，OpenGPTs將上傳的文檔存儲在Redis中，并提供實(shí)時向量搜索，以檢索與LLM相關(guān)的上下文。

這些功能是Redis平臺的一部分，通過我們的LangChain + Redis集成融入到應(yīng)用程序中。

Redis與LangChain的OpenGPTs集成帶來了更高的靈活性、可擴(kuò)展性以及實(shí)時處理和搜索能力。處理多樣化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力是Redis成為OpenGPTs記憶功能的首選解決方案。

三、在本地使用OpenGPTs

如果想親自體驗(yàn)OpenGPTs，你可以在項(xiàng)目的README文件中找到更詳細(xì)的指南。以下是一個快速概述：

（https://github.com/langchain-ai/opengpts/blob/main/README.md）

1.安裝后端依賴：克隆項(xiàng)目倉庫，然后導(dǎo)航到后端目錄并安裝必要的Python依賴項(xiàng)。

cd backend

pip install -r requirements.txt

2.連接Redis和OpenAI：OpenGPTs使用Redis作為LLM的記憶庫，使用OpenAI進(jìn)行LLM的生成和嵌入。設(shè)置環(huán)境變量REDIS_URL和OPENAI_API_KEY，以連接到您的Redis實(shí)例和OpenAI賬戶。

export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

export REDIS_URL=redis://your-redis-url

3.啟動后端服務(wù)器：在本地機(jī)器上運(yùn)行LangChain服務(wù)器，提供應(yīng)用程序服務(wù)。

langchain serve --port=8100

4.啟動前端：在前端目錄中，使用yarn啟動開發(fā)服務(wù)器。

cd frontend

yarn

yarn dev

5.在瀏覽器中打開http://localhost:5173/，與您的本地OpenGPTs部署進(jìn)行交互。

四、在云端使用OpenGPTs

如果希望在沒有本地設(shè)置的情況下使用OpenGPTs，可以嘗試在谷歌云上部署。另外，你還可以訪問由LangChain、LangServe和Redis支持的托管預(yù)覽部署。這種部署展示了OpenGPTs的可定制性和易用性。

五、Redis與LangChain賦能創(chuàng)新

Redis企業(yè)版作為一款企業(yè)級的低延遲向量數(shù)據(jù)庫，在支持生成性AI項(xiàng)目方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。其不僅提供向量搜索，還提供多功能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能有效滿足LLMs的應(yīng)用狀態(tài)需求。這個強(qiáng)大的平臺提供了優(yōu)異的可擴(kuò)展性和性能，Redis借此成為生成式AI領(lǐng)域的重要工具。

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