使用Redis作为LlamaIndex存储的示例

from llama_index import LlamaIndex, VectorStore, QuantizedProjection
import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个向量存储实例，使用Redis作为底层存储
vector_store = VectorStore(
    redis_client=redis_client,
    dimension=256,  # 向量的维度
    default_vector_value=None  # 向量的默认值
)
 
# 创建一个量化投影实例，用于量化向量以节省存储空间
quantized_projection = QuantizedProjection(
    redis_client=redis_client,
    dimension=256,  # 向量的维度
    bits=8  # 量化位数
)
 
# 创建LlamaIndex实例，使用上述的向量存储和量化投影
index = LlamaIndex(
    vector_store=vector_store,
    projection=quantized_projection
)
 
# 示例：插入一个向量
vector_id = "vector_id_1"
vector = [0.1, 0.2, ..., 0.256]  # 假设向量有256个元素
index.insert(vector_id=vector_id, vector=vector)
 
# 示例：检索最相似的向量
query_vector = [0.1, 0.2, ..., 0.256]  # 查询向量
num_neighbors = 10  # 返回最相似的10个向量
neighbors = index.query(query_vector=query_vector, k=num_neighbors)
 
# 输出最相似的向量ID
for neighbor in neighbors:
    print(neighbor.vector_id)

这个代码示例展示了如何使用Redis作为底层数据库来存储LlamaIndex的向量数据。首先，我们创建了一个连接到Redis服务器的客户端实例。然后，我们创建了一个VectorStore实例和一个QuantizedProjection实例，并将Redis客户端作为参数传递给它们。最后，我们创建了一个LlamaIndex实例，并使用这些向量存储和量化投影实例。在插入和查询操作中，我们使用了与原始代码示例相同的方法。