使用TiDB存储聊天消息历史记录

最新推荐文章于 2025-12-16 14:16:27 发布

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最新推荐文章于 2025-12-16 14:16:27 发布 · 413 阅读

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#tidb #python

在当今的AI应用开发中，存储和管理聊天消息历史记录变得尤为重要。TiDB作为一款现代化的数据库解决方案，提供了强大的数据存储和查询能力。本文将为您演示如何使用TiDB管理聊天消息历史记录，借助它内置的向量搜索功能，轻松开发AI应用。

技术背景介绍

TiDB Cloud是一个全面的数据库即服务（DBaaS）解决方案，包含专用和无服务器选项。其无服务器版本现在在MySQL环境中集成了一套完善的向量搜索功能。通过这一增强功能，您可以在不增加新的数据库或技术堆栈的情况下，无缝开发AI应用程序。

核心原理解析

我们将利用TiDB的数据库功能来存储用户与AI之间的聊天历史。在此基础上，我们可以构建一个动态的聊天交互系统。通过使用LangChain库，结合TiDB，存储和处理这些历史数据变得异常简单。

代码实现演示

安装依赖

首先，我们需要安装以下Python库：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain_openai langchain-community

配置OpenAI API和TiDB连接

import getpass
import os

# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Input your OpenAI API key:")

# 配置TiDB连接
tidb_connection_string_template = "mysql+pymysql://<USER>:<PASSWORD>@<HOST>:4000/<DB>?ssl_ca=/etc/ssl/cert.pem&ssl_verify_cert=true&ssl_verify_identity=true"
tidb_password