# 从零开始玩转Couchbase：为AI应用构建分布式缓存与存储
## 引言
在现代应用中，特别是AI和移动应用，数据存储的灵活性和速度是关键。Couchbase作为一种分布式NoSQL数据库，不仅提供了强大的性能和扩展能力，还具备经济的部署成本。本文带您了解如何在AI应用中使用Couchbase进行数据缓存和存储，包括安装、设置和一些常见的使用场景。
## 主要内容
### 安装和设置
要在Python中使用Couchbase，需要安装`langchain-couchbase`包：
```bash
pip install langchain-couchbase
向量存储
向量存储允许我们在Couchbase中存储数据向量，以便在AI应用中快速检索相关数据。可使用CouchbaseVectorStore类来实现。
from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore
文档加载器
可以利用CouchbaseLoader从Couchbase数据库加载文档。
from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader
LLM缓存
普通缓存
使用CouchbaseCache进行简单的提示和响应缓存。以下是一个设置缓存的示例：
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'
)
)
语义缓存
通过CouchbaseSemanticCache，可以基于语义相似性检索缓存的提示。需要定义搜索索引。
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'
)
)
使用API代理服务提高访问稳定性
聊天消息历史
使用Couchbase保存聊天记录，可以通过CouchbaseChatMessageHistory实现。
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
由于某些地区的网络限制，访问Couchbase API可能会遇到问题。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
缓存命中率偏低
确保已正确设置索引，并使用多种搜索策略提高缓存的命中率。
总结和进一步学习资源
Couchbase提供了一个强大的解决方案来处理AI应用中的各种存储和缓存问题。通过本文，您可以快速上手并解决常见的性能和扩展问题。要深入探索Couchbase，以下资源非常有用：
参考资料
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