OpenAI最近推出了OpenAI GPTs ——— 一個構建定製化AI代理的無代碼“應用商店”，隨後LangChain開發了類似的開源工具OpenGPTs。 OpenGPTs是一款低代碼的開源框架，專用於構建定製化的人工智慧代理。 因為Redis具有高速和穩定性的優點，所以LangChain選擇了Redis來作為OpenGPTs的預設向量資料庫。

OpenGPTs簡介

通過幾個配置步驟，我們可以用OpenGPTs構建一個精通Redis的機器人，名為“RedisGuru”。

以下是我們選擇的LLM、系統消息和工具的示例，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。

配置並部署RedisGuru後，可以測試代理如何運行：

此外，我們還可以查詢有關Redis數據結構的問題。 可以看到，RedisGuru記住了我的名字：

我們構建的這個RedisGuru代理只是一個應用示例。 你也可以構建各類應用，比如電子郵件文案編輯器、智慧研究助理、代碼審查員等。

Redis在OpenGPTs中的作用

在這個OpenGPTs演示的背後，Redis提供了一個強大且高性能的數據層，是OpenGPTs技術棧不可或缺的一部分。

Redis可以持久化使用者聊天會話（線程）、代理配置和嵌入式文檔塊，並用於向量資料庫檢索。

● 使用者聊天會話：為了在對話中維持「狀態」，Redis為OpenGPTs提供了使用者與AI代理間的持久聊天線程。 這些聊天會話也被輸入到LLM中，以提供當前對話狀態的上下文資訊。
● 代理配置：為了支援多租戶代理架構，Redis為OpenGPTs提供了一個遠端的、低延遲的存儲層。 當應用程式啟動時，它從Redis讀取指定的代理設置，然後開始處理請求。
● 向量資料庫用於RAG：為了讓對話基於實際情況，OpenGPTs允許我們上傳「知識」源，以便LLM將其與生成的答案結合。 通過一種稱為檢索增強生成（RAG）的過程，OpenGPTs將上傳的文檔存儲在Redis中，並提供即時向量搜索，以檢索與LLM相關的上下文。

這些功能是Redis平臺的一部分，通過我們的LangChain + Redis集成融入到應用程式中。

Redis與LangChain的OpenGPTs集成帶來了更高的靈活性、可擴充性以及即時處理和搜索能力。 處理多樣化數據結構的能力是Redis成為OpenGPTs記憶功能的首選解決方案。

在本地使用OpenGPTs

如果想親自體驗OpenGPTs，你可以在專案的README檔中找到更詳細的指南。 以下是一個快速概述：

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

1. 安裝後端依賴：克隆專案倉庫，然後導航到後端目錄並安裝必要的Python依賴項。

CD 後端
pip 安裝 -r 要求.txt

2. 連接Redis和OpenAI：OpenGPTs使用Redis作為LLM的記憶庫，使用OpenAI進行LLM的生成和嵌入。 設置環境變數REDIS_URL和OPENAI_API_KEY，以連接到您的Redis實例和OpenAI帳戶。

export OPENAI_API_KEY=您的openai-api-key
導出 REDIS_URL=redis：//your-redis-url

3. 啟動後端伺服器：在本地機器上運行LangChain伺服器，提供應用程式服務。

langchain serve –port=8100

4. 啟動前端：在前端目錄中，使用yarn啟動開發伺服器。

CD前端
紗
紗線開發

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

在雲端使用OpenGPTs

如果希望在沒有本地設置的情況下使用OpenGPTs，可以嘗試在穀歌雲上部署。 另外，你還可以訪問由LangChain、LangServe和Redis支援的託管預覽部署。 這種部署展示了OpenGPTs的可定製性和易用性。

Redis與LangChain賦能創新

Redis企業版作為一款企業級的低延遲向量資料庫，在支援生成性AI專案方面具有獨特優勢。 其不僅提供向量搜索，還提供多功能數據結構，能有效滿足LLMs的應用狀態需求。 這個強大的平臺提供了優異的可擴展性和性能，Redis藉此成為生成式AI領域的重要工具。

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