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: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。

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