目录一、先确认 Docker Desktop 正常运行二、步骤 1Python 环境安装依赖三、步骤 2用 Docker 拉取并启动 Redis Stack 容器核心步骤1. 执行启动命令直接复制到 PowerShell 运行2. 解决「拉取慢 / 失败」的问题Docker 源配置四、步骤 3验证容器是否启动成功五、步骤 4验证 Redis 连接 可视化界面1. 本地 Redis 连接测试2. 打开 Redis Insight 可视化界面一、先确认 Docker Desktop 正常运行打开 Docker Desktop确保左下角显示Docker Desktop running绿色图标如果是停止状态点击启动。打开PowerShell / CMD / Windows Terminal执行命令验证docker --version输出版本号如Docker version 27.x.x说明环境正常。二、步骤 1Python 环境安装依赖在你要使用 LangChain 的 Python 环境中执行安装命令pip install -qU langchain-redis langchain-openai redis说明-qU 静默安装 升级到最新版这三个包分别是Redis 版 LangChain 集成、OpenAI 集成、Redis Python 客户端如果你用的是 conda 环境先执行conda activate 你的环境名再安装三、步骤 2用 Docker 拉取并启动 Redis Stack 容器核心步骤1. 执行启动命令直接复制到 PowerShell 运行这一步需要配置好docker源docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest参数作用-d后台运行容器不占用终端窗口--name redis-stack给容器起名字方便后续管理-p 6379:6379映射 Redis 服务端口宿主机容器本地 6379 端口对应容器内 6379-p 8001:8001映射 Redis Insight 可视化端口浏览器访问localhost:8001就能用图形化界面redis/redis-stack:latest拉取官方最新版 Redis Stack 镜像2. 解决「拉取慢 / 失败」的问题Docker 源配置之前教程中的镜像源可能已经失效大家可以在网上搜索最新的源哦如果拉取镜像超时、速度慢是因为默认用海外源需要给 Docker Desktop 配置国内镜像打开 Docker Desktop → 右上角Settings设置→Docker Engine在 JSON 配置中添加registry-mirrors国内源任选其一推荐阿里云 / 网易{ builder: { gc: { defaultKeepStorage: 20GB, enabled: true } }, experimental: false, features: { buildkit: true }, registry-mirrors: [ https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/, https://hub-mirror.c.163.com/, https://mirror.baidubce.com ] }点击Apply restartDocker 会重启之后再执行上面的run命令速度会快很多。四、步骤 3验证容器是否启动成功在 PowerShell 执行命令docker ps成功输出如下CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES dab48cd5115 redis/redis-stack:latest /entrypoint.sh 4 minutes ago Up 4 minutes 0.0.0.0:6379-6379/tcp, :::6379-6379/tcp, 0.0.0.0:8001-8001/tcp, :::8001-8001/tcp redis-stack关键看STATUS列是Up状态说明容器正常运行。五、步骤 4验证 Redis 连接 可视化界面1. 本地 Redis 连接测试打开新的 PowerShell执行# 方式1用容器内的 redis-cli 连接 docker exec -it redis-stack redis-cli # 方式2用你本地安装的 redis-cli 连接如果之前装过 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379出现127.0.0.1:6379说明连接成功2. 打开 Redis Insight 可视化界面浏览器直接访问http://localhost:8001第一次进入会自动连接本地 Redis127.0.0.1:6379可以直接可视化查看 Redis 中的数据、执行命令、管理缓存非常适合大模型开发调试。
