RedisVL: 用 Redis 作为矢量数据库，以简化在 Redis 中存储、检索以及对向量执行复杂语义和混合搜索的过程，对L

:用Redis作为矢量数据库，以简化在Redis中存储、检索以及对向量执行复杂语义和混合搜索的过程，对LLM应用提供更好的支持RedisVL具有许多强大的功能，旨在简化矢量数据库操作。索引管理：RedisVL允许轻松创建、更新和删除索引。每个索引的模式可以在yaml中定义，也可以直接在python代码中定义，并在索引的整个生命周期中使用。嵌入创建：RedisVL与OpenAI、HuggingFace和GCPVertexAI集成，以简化矢量化非结构化数据的过程。图像支持即将推出。提交新矢量化器的PR。向量搜索：RedisVL提供强大的搜索功能，使您能够同步和异步查询向量。还支持利用标签、地理、数字和其他过滤器（如全文搜索）的混合查询。强大的抽象：语义缓存：LLMCache是直接内置于RedisVL中的语义缓存接口。它允许缓存GPT-3等LLM生成的输出。由于语义搜索用于检查缓存，因此可以设置阈值来确定缓存结果是否足够相关以返回。如果没有，则调用模型并缓存结果以供将来使用。这可以提高QPS并降低在生产中使用LLM模型的成本。

一个开源的文档内容高效检索 AI 工具：Semantra，与传统的文本匹配方式不同，它能够直接使用语义查询，提升检索效率。可选择

一个开源的文档内容高效检索AI工具：Semantra，与传统的文本匹配方式不同，它能够直接使用语义查询，提升检索效率。可选择多种语言模型，支持在本地离线部署运行，注重隐私安全。使用命令行即可快速处理本地的文本和PDF文件。在任务完成后，它会在本地搭建一个Web搜索页面，让你能在界面上对直接查询文档。Semantra的设计目的是方便易用，可定制。适合需要在大量文档中进行精确搜索的个人或团体，例如新闻从业者、研究员、学生或教师等。主要作用是对存储在本地计算机上的文档（文本或PDF文件）进行操作，你可以选择处理单个或多个文档。该项目对文档的处理有两种方式：「内嵌模型」和调用「OpenAIAPI」。默认是用的MPNet语言模型。如果你电脑配置还过得去，或者想离线处理文档，可以优先选择下载大语言模型，这种方式可以最大程度保证你的隐私安全。如果想用OpenAIAPI，项目也提供了相对应的方案，不过所产生的Token消耗，你需要自行承担。针对这两种方案，作者都在GitHub中给出了详细文档。#工具

如何构建 Supabase 的 OpenAI 文档搜索（嵌入）

如何构建Supabase的OpenAI文档搜索（嵌入）ClippyGPT是Supabase下一代文档搜索工具，你可以向Clippy询问任何有关Supabase的问题，它将使用自然语言进行回答。这一切都得益于OpenAI和提示工程。视频覆盖以下内容：-Prompt工程和最佳实践-通过上下文注入+OpenAI嵌入来处理自定义知识库-如何使用pgvector在Postgres中存储嵌入#工具