redis

用python开发websocket服务有三种常见方案。1. 使用websockets库：轻量级适合学习，通过asyncio实现异步通信，安装简单且代码易懂，但不便集成到web框架；2. flask项目推荐flask-socketio：结合flask使用，支持rest api与websocket共存…

数据缓存的核心目的是减少重复计算或i/o操作以提高程序效率，实现方式分为内存缓存和持久化缓存。1. 使用functools.lru_cache适用于输入固定、调用频繁的函数，通过maxsize控制缓存上限，且参数需为可哈希类型；2. 使用pickle适合结构简单、更新不频繁的数据，通过手动文件io进…

使用python操作redis最常用的方式是redis-py库。1. 安装：pip install redis；2. 基础连接：通过redis.redis()并指定host、port、db等参数建立连接；3. 数据操作：支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等数据类型的操作；4. 安全配置：设置pa…

python中实现数据缓存的核心是提升数据访问速度，减少重复计算或i/o操作。1. 可使用字典实现简单缓存，但无过期机制且易导致内存溢出；2. functools.lru_cache适用于函数返回值缓存，自带lru淘汰策略；3. cachetools提供多种缓存算法，灵活性高但需额外安装；4. re…

本教程详细指导如何利用LangChain框架，将本地文本文件内容加载、切分，并生成高质量的文本嵌入（Embeddings），随后将其高效存储至Redis向量数据库。文章涵盖了从数据加载、文本切分、嵌入生成到向量存储和相似性搜索的全流程，旨在帮助开发者构建基于自定义数据的智能检索系统，实现文本内容的智…

本教程详细阐述了如何利用Langchain框架，结合Redis向量数据库，实现自定义文本数据的加载、分割、嵌入生成及高效存储与检索。我们将通过实际代码示例，指导读者从本地文件读取文本，将其转化为向量嵌入，并持久化到Redis中，最终执行语义相似度搜索，为构建智能问答、推荐系统等应用奠定基础。 引言：…

本教程详细介绍了如何利用 Langchain 库从本地文本文件加载数据，进行有效的分块处理，并结合 OpenAI 嵌入模型生成向量嵌入。随后，将这些向量数据高效地存储到 Redis 向量数据库中，并演示了如何执行向量相似度搜索以检索相关信息。内容涵盖了从数据准备到检索的完整流程，旨在帮助读者构建基于…

本文详细介绍了如何利用Langchain库在Redis向量数据库中存储和检索自定义文本嵌入。我们将从加载本地文本文件、进行文档切分，到生成嵌入并将其持久化到Redis，最终执行相似性搜索，提供一个完整的操作指南。内容涵盖关键代码示例、不同嵌入模型的选择，以及关于Redis中嵌入数据生命周期（TTL）…

python操作redis常见方式包括1.安装redis-py库；2.直接连接本地redis服务，默认使用localhost:6379和数据库0；3.通过指定host、port、password、db等参数连接远程实例；4.使用connectionpool创建连接池提升高并发场景下的性能；5.通过s…

要使用python操作hbase，主要依赖thrift服务和happybase库。1. 安装并启用hbase thrift服务，使用命令安装thrift并启动hbase thrift；2. 使用happybase连接hbase，通过pip安装后可创建表、插入数据及查询；3. 处理中文或编码问题，写入…