Redis®*: Node.js中的RAG流程示例
本文档属于向量搜索与RAG指南的一部分。您可以在此处查看完整指南：使用Redis实现语义搜索、推荐系统和检索增强生成（RAG）。
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import { createClient, SCHEMA_FIELD_TYPE, SCHEMA_VECTOR_FIELD_ALGORITHM } from 'redis';
const client = createClient({ url: process.env.STACKHERO_REDIS_URL_TLS });
await client.connect();
const DIMENSIONS = 1536;
const toBytes = embedding => Buffer.from(new Float32Array(embedding).buffer);
// 1. 启动时仅需创建一次索引
try {
await client.ft.create(
'chunksIndex',
{
content: SCHEMA_FIELD_TYPE.TEXT,
documentId: SCHEMA_FIELD_TYPE.TAG,
embedding: {
type: SCHEMA_FIELD_TYPE.VECTOR,
ALGORITHM: SCHEMA_VECTOR_FIELD_ALGORITHM.HNSW,
TYPE: 'FLOAT32',
DIM: DIMENSIONS,
DISTANCE_METRIC: 'COSINE'
}
},
{ ON: 'HASH', PREFIX: 'chunk:' }
);
}
catch (error) {
if (!error.message.includes('Index already exists')) {
throw error;
}
}
// 2. 索引您的片段（embedding由模型提供方生成）
async function indexChunk({ id, documentId, content, embedding }) {
await client.hSet(`chunk:${id}`, {
content,
documentId,
embedding: toBytes(embedding)
});
}
// 3. 检索与问题最接近、且限定于某一文档的片段
async function retrieve({ questionEmbedding, documentId, count = 5 }) {
const results = await client.ft.search(
'chunksIndex',
`(@documentId:{${documentId}})=>[KNN ${count} @embedding $queryVector AS score]`,
{
PARAMS: { queryVector: toBytes(questionEmbedding) },
SORTBY: 'score',
RETURN: [ 'content', 'score' ],
DIALECT: 2
}
);
return results.documents.map(({ value }) => value.content);
}
// 4. 将检索结果作为上下文传递给您的模型
const context = await retrieve({ questionEmbedding, documentId: 'doc42' });
const prompt = `请仅使用以下上下文回答：\n\n${context.join('\n\n')}\n\n问题：${question}`;