[如何在云中高效使用Couchbase：安装、设置与高级用法]

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布

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如何在云中高效使用Couchbase：安装、设置与高级用法

Couchbase 是一款屡获殊荣的分布式 NoSQL 云数据库，因其卓越的多功能性、性能、可扩展性和经济价值而备受赞誉。本篇文章将指导您如何安装和设置 Couchbase，并展示其在向量存储、缓存和聊天记录存储中的应用。

引言

随着云、移动、人工智能和边缘计算应用的增多，选择合适的数据库解决方案变得尤为重要。Couchbase 作为 NoSQL 数据库的佼佼者，为开发者提供了全面的解决方案。在本文中，我们将探讨如何有效地利用 Couchbase 构建强大的应用程序，并提供具体的代码示例。

主要内容

安装和设置

首先，我们需要安装 langchain-couchbase 包：

pip install langchain-couchbase

向量存储

Couchbase 可以作为一个高效的向量存储。下面是使用示例：

from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore

文档加载器

您可以使用 CouchbaseLoader 来加载文档：

from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader

LLM 缓存

Couchbase 提供了多种缓存机制，包括 CouchbaseCache 和 CouchbaseSemanticCache。您可以将其用作提示和响应的缓存：

使用 CouchbaseCache

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',
    )
)

使用 CouchbaseSemanticCache

利用语义缓存可根据用户输入的语义相似性进行检索：

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',
    )
)

聊天信息历史记录

Couchbase 也可以用来存储聊天信息历史记录：

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!")