في عصر المعلومات الضخمة، تبرز أهمية قواعد البيانات القادرة على التعامل مع كميات هائلة من البيانات بطريقة فعالة وسريعة. تُعد Redis واحدة من هذه الحلول الرائدة، حيث تتميز بكونها قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تتمتع بالسرعة والكفاءة. في هذا المقال، سنتناول كيفية استخدام Redis كنظام قاعدة بيانات لفئات البيانات، من خلال دمجها مع تقنيات OpenAI الخاصة بعرض النصوص واستدعاء البيانات. سنستعرض كيفية تنفيذ عمليات فهرسة واستعلام فعّالة باستخدام وحدة RediSearch، مستعرضين الخطوات العملية اللازمة لإنشاء قاعدة بيانات قادرة على معالجة واسترجاع البيانات الممثلة كقوائم. دعونا نغوص في عالم Redis ونستكشف الإمكانيات الواسعة التي تقدمها للمطورين وخبراء البيانات.
ما هو Redis وكيفية استخدامه كقاعدة بيانات متجهات؟
تُعد Redis قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تعتمد على نموذج تخزين المفتاح والقيمة، وقد استخدمها المطورون لسنوات طويلة في مجالات التخزين المؤقت وإدارة الرسائل وقواعد البيانات. تعود شعبية Redis بالأساس إلى سرعتها الفائقة ووجود نظام بيئي واسع من مكتبات العملاء. ولكن، بفضل إضافات Redis Modules، يمكن توسيع وظائف Redis للدعم أنواع البيانات والأوامر الجديدة مثل RedisJSON وRedisTimeSeries وRedisBloom وRediSearch.
تسمح لك RediSearch، وهي واحدة من مكتبات Redis، بإنشاء فهارس ثانوية للبيانات التي يمكن البحث فيها بالنص الكامل وبحث المتجهات. هذه الميزة تعتبر مثيرة للاهتمام بشكل خاص عند التعامل مع البيانات التي تتطلب البحث السريع والدقيق. باستخدام RediSearch، يمكن للمطورين تحديد الفهارس على بيانات Redis الخاصة بهم واستغلال واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ RediSearch لأغراض البحث.
مثالاً على ذلك، يمكن لمطور يرغب في بناء نظام توصيات أن يستخدم Redis كقاعدة بيانات بمساعدة RediSearch. عن طريق تخزين تمثيلات المتجهات للمنتجات أو النصوص، يمكنه إجراء استعلامات مماثلة لمعرفة أي عناصر لها أكبر قدر من التشابه مع عنصر ما، مما يوفر توصيات دقيقة وسريعة للمستخدمين.
إعداد وتوزيع Redis مع RediSearch
هناك عدة طرق لنشر Redis، بما في ذلك استخدام حاوية Docker أو استخدام خدمات Redis السحابية مثل Redis Cloud التي توفر إدارة كاملة للقاعدة. في البيئات المحلية، يُعتبر استخدام حاوية Redis Stack عن طريق Docker الخيار الأسرع والذي لا يتطلب جهوداً كبيرة في التهيئة. توفر Redis Stack مجموعة من الوحدات المكونة التي يمكن استخدامها معًا لإنشاء قاعدة بيانات متعددة النماذج.
لإعداد Redis، يمكن استخدام Docker بكتابة الأمر $ docker-compose up -d والذي يبدأ حاوية Redis Stack بشكل مباشر. بعد البدء، يمكن استخدام واجهة RedisInsight الرسومية لإدارة قاعدة بيانات Redis. يعد تثبيت المكتبات اللازمة، مثل Redis-Py، خطوة مهمة للتمكن من التواصل مع قاعدة البيانات من خلال لغة بايثون، ما يتيح للمطورين تنفيذ العمليات المطلوبة بسهولة.
خلال إعداد وسائل التواصل مع API الخاص بـ OpenAI، من الضروري التحقق من وجود مفتاح API وإعداده. هذه الخطوة تساعد المطور على استخدام OpenAI لتوليد تمثيلات المتجهات والتي يمكن استخدامها لاحقًا لأغراض البحث عن النصوص أو البيانات المضمنة. يعد هذا التحضير بمثابة البداية لتجهيز بيئة العمل بالكامل.
إنشاء فهرس بحث داخل Redis وتحميل الوثائق
بعد إعداد قاعدة البيانات، تأتي الخطوة التالية وهي إنشاء فهرس بحث باستخدام RediSearch. يتطلب ذلك تحديد معايير الفهرس مثل اسم الفهرس ومقاييس البعد المستخدمة. يمكن للمطورين استخدام RediSearch لتحديد كيفية معاملة البيانات أثناء عمليات البحث. على سبيل المثال، يمكن استخدام مقياس المسافة الكوسيني لتقديم نتائج بحث دقيقة.
عند جعل البيانات جاهزة للبحث، يجب على المطورين تحميل الوثائق إلى الفهرس. يمكن أن يتم ذلك باستخدام أنواع بيانات Redis مثل النوع HASH. يوفر هذا الأسلوب هيكلًا مرنًا لتنظيم البيانات داخل Redis. عبر الوظائف المخصصة، يمكن تحويل الوثائق إلى متجهات تحميلها في Redis بسهولة. هذه الخطوات تعزز قدرة البحث عن طريق مجموعة من الوثائق، مما يجعلها متاحة للاستعلام عنها بطريقة فعالة.
أهم ما يجب مراعاته أثناء تحميل الوثائق هو التأكد من إنشاء المتجهات بشكل صحيح وتحويلها إلى صيغة مناسبة للاستخدام في Redis. على سبيل المثال، يجب تحويل قوائم المتجهات إلى بايتات باستخدام numpy. بعد تخزين هذه الوثائق، يمكن للمطورين رؤية عدد الوثائق التي تم تحميلها، مما يضمن أن النظام المعد للبحث يعمل كما هو مخطط له.
إجراء استعلامات بحث المتجهات باستخدام OpenAI
بمجرد أن يكون لدى المطورين فهرس بحث مُنشأ وموثق في Redis، يمكنهم البدء بإجراء استعلامات بحث متقدمة. عن طريق استخدام واجهة برمجة التطبيقات لـ OpenAI، يمكن تحويل الاستعلامات النصية إلى متجهات، مما يسهل العثور على البيانات ذات الصلة بسرعة. يتيح استخدام OpenAI دمج الذكاء الاصطناعي في عملية البحث، مما يوفر نتائج دقيقة وذات صلة.
عند تصميم هذه الوظيفة، يقوم المطور بإنشاء متجه من الاستعلام المستخدم. بعد ذلك، يتم إعداد استعلام RediSearch للبحث عن الوثائق التي تناسب تلك المتجهات. يعتبر استخدام هذه التقنية مثاليًا لأنواع المحتوى المختلفة، مثل المقالات على الإنترنت أو المواد التعليمية، مما يمنح المستخدمين القدرة على البحث عن مواضيع معينة بدقة.
كأحد الأمثلة العملية، عند إجراء استعلام يتعلق بـ “الفن الحديث في أوروبا”، يمكن للنظام استرجاع أكثر من مجرد المعلومات النصية، بل يمكنه أيضًا تقديم روابط ومحتويات متعلقة بمجالات مماثلة. النتائج التي تم الحصول عليها يمكن أن تتضمن أقسام معلوماتية تتعلق بالفن الحديث، مما يمثل تجربة بحث غنية وغامرة للمستخدم.
بحث هجين باستخدام Redis
في السنوات الأخيرة، أصبحت الحاجة إلى تقنيات بحث متقدمة أمرًا ملحًا، خاصة مع تزايد حجم البيانات وتنوعها. وتعتبر تقنية البحث الهجين من التقنيات الواعدة التي تجمع بين البحث النصي الكامل والبحث القائم على الأبعاد، مما يتيح للمستخدمين البحث عن النتائج الأكثر دقة وسرعة. من خلال الاستفادة من مكتبة RediSearch، يمكن تعزيز البحث عن الصور والنصوص بطريقة متكاملة. مثال على ذلك هو استخدام الاستعلامات الهجينة للبحث عن مقالات تشير إلى معارك مشهورة في التاريخ الاسكتلندي، مع التركيز على النتائج التي تحتوي على الكلمة “اسكتلندي” في العنوان. هذا النوع من الاستعلامات يعمل على تحسين جودة البيانات المسترجعة بشكل كبير.
يتطلب إعداد البحث الهجين استخدام دالة لإنشاء الحقول المناسبة، حيث يمكن دمج البحث النصي مع البحث القائم على الأبعاد. تفصيلًا، يتم استخدام الدالة لإنشاء مجال هجين وتحديد معايير البحث بناءً على النصوص والعناوين بشكل متواصل، مما يساعد على تصفية النتائج بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، عند البحث عن مقالات تتعلق بفن “ليوناردو دافنشي”، يتم التركيز على النصوص التي تحتوي على هذا الاسم، مما يزيد من دقة النتائج المختارة.
من خلال الجمع بين تقنيات مختلفة مثل البحث النصي الكامل واستعلامات الأبعاد، يوفر هذا النظام للمستخدمين نتائج بحث مخصصة وشاملة من بيانات متقدمة، مما يجعل تفهم الثقافة والتاريخ أكثر سهولة ويسر. على سبيل المثال، إذا كان هناك بحث حول الفنون، يمكن استخدام هذا النظام لاسترجاع مجموعة فنية غنية تتعلق بليوناردو دافنشي، مع إبراز الفترات التاريخية والفنانين المعاصرين له.
فهرس HNSW وتحسين أداء البحث
عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، يصبح من الضروري اعتماد تقنيات فهرسة فعالة وسريعة. تعتبر تقنية HNSW (Hierarchical Navigable Small World) من أبرز تقنيات الفهرسة الحديثة التي تقدم سرعة تفوق الفهارس التقليدية. تُستخدم HNSW لبناء فهارس تعتمد على الرسوم البيانية المعقدة، مما يساعد على تحسين أداء الاستعلامات بشكل كبير.
هذا الفهرس يتطلب بعض الوقت والموارد لبنائه، ولكنه يضمن أداءً عاليًا عند استرجاع البيانات، خصوصًا مع مجموعات البيانات الكبيرة. باستخدام HNSW، يمكن تنفيذ استعلامات تقريبية بسرعة أكبر، مما يسهل الوصول إلى المعلومات المهمة. على سبيل المثال، في حالة البحث عن “الفن الحديث في أوروبا”، من المحتمل أن يتمكن المستخدم من استرداد النتائج بسرعة أكبر وأداء أفضل مقارنةً بالفهارس التقليدية مثل FLAT.
عند إجراء المقارنة بين فهرس HNSW وفهرس FLAT، يظهر أن HNSW يوفر أوقات استجابة أسرع بشكل ملحوظ. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يستغرق الاستعلام باستخدام HNSW أقل من نصف الوقت الذي يستغرقه استخدام FLAT، مما يعكس قدرة HNSW على التعامل بكفاءة مع الاستعلامات المتكررة والمعقدة. تُعتبر هذه النتائج جوهرية لأي تطبيق يعتمد على تحليل البيانات والبحث عبر كميات ضخمة من المعلومات، مما يزيد من رغبة الشركات في اعتماد هذه التقنية لتعزيز استراتيجيات البحث الخاص بها.
النتائج والتوقيتات للاستعلامات
جزء أساسي من تحليل أداء الفهارس هو قياس وقت الاستجابة للاستعلامات. في هذا السياق، تُظهر الاختبارات العملية أن استخدام HNSW يعزز أداء البحث بشكل ملحوظ مقارنةً بالفهرس التقليدي. فقد تم تنفيذ استعلامات متعددة باستخدام كلا الفهرسين، وكانت النتائج واضحة. على سبيل المثال، استغرق الاستعلام باستخدام فهرس FLAT وقتًا قدره 0.263 ثوانٍ، بينما استغرق الاستعلام باستخدام HNSW 0.129 ثوانٍ.
تمثل هذه الأرقام دلالة واضحة على فاعلية HNSW، حيث يعكس الفارق بين حجد الفترتين التحسينات الكبيرة التي يمكن تحقيقها من خلال استخدام تقنيات الفهرسة المتقدمة. إن الحصول على نتائج سريعة ودقيقة هو الحاجة الأساسية للأعمال التجارية اليوم، مما يجعل الاستثمار في تقنيات مثل HNSW أمرًا بالغ الأهمية.
علاوةً على ذلك، تعتبر القدرة على معالجة استعلامات متعددة وتقديم النتائج بشكل فوري علامة على أن هذه التقنية قادرة على دعم التطبيقات الكبيرة والمعقدة بشكل فعال. إن توفير نتائج دقيقة وبسرعة أكبر يتماشى مع توقعات المستخدمين اليوم، خصوصًا في مجال البحث والتحليل.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/vector_databases/redis/getting-started-with-redis-and-openai
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً