使用Couchbase实现高性能AI应用-优快云博客

Couchbase是一种屡获殊荣的分布式NoSQL云数据库，以其卓越的灵活性、性能、可扩展性以及财务价值，已经成为云计算、移动应用、AI以及边缘计算等多种应用场景的首选解决方案。本篇文章将引导您如何在AI应用中使用Couchbase，并通过实践代码展示其强大功能。

技术背景介绍

Couchbase自诞生以来就以其高效的查询能力、自动化扩展以及强大的数据持久性备受开发者的喜爱。尤其是在大规模AI应用中，Couchbase提供了优异的性能及扩展能力，使开发人员能够轻松实现复杂的数据管理和处理。

核心原理解析

在AI应用中，Couchbase不仅支持传统的数据存储，还能作为向量存储及缓存机制，帮助提升机器学习模型的响应速度。借助Couchbase的强大功能，我们可以实现以下应用场景：

使用CouchbaseVectorStore进行文档向量化和存储。
利用CouchbaseCache缓存LLMs的提示和响应。
通过CouchbaseSemanticCache实现语义缓存。
使用CouchbaseChatMessageHistory存储聊天信息。

代码实现演示(重点)

首先，我们需要安装相关的Python包来启用Couchbase功能：

pip install langchain-couchbase

向量存储

可以通过CouchbaseVectorStore实现向量化存储：

from langchain_couchbase import CouchbaseVectorStore

# 初始化客户端
store = CouchbaseVectorStore(cluster='your_cluster_connection', bucket_name='your_bucket_name')

文档加载

使用CouchbaseLoader加载文档：

from langchain_community.document_loaders.couchbase import CouchbaseLoader

loader = CouchbaseLoader(cluster='your_cluster_connection', bucket_name='your_bucket_name')
documents = loader.load()

LLM缓存

以CouchbaseCache为例：

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

cluster = 'your_cluster_connection'
BUCKET_NAME = 'your_bucket_name'
SCOPE_NAME = 'your_scope_name'
COLLECTION_NAME = 'your_collection_name'

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

语义缓存

利用CouchbaseSemanticCache实现语义缓存：

from langchain_couchbase.cache import CouchbaseSemanticCache
from langchain_openai.Embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.globals import set_llm_cache

embeddings = OpenAIEmbeddings()  # 使用稳定可靠的嵌入模型
cluster = 'your_cluster_connection'
INDEX_NAME = 'your_index_name'

set_llm_cache(
    CouchbaseSemanticCache(
        cluster=cluster,
        embedding = embeddings,
        bucket_name=BUCKET_NAME,
        scope_name=SCOPE_NAME,
        collection_name=COLLECTION_NAME,
        index_name=INDEX_NAME,
    )
)

聊天记录存储

使用CouchbaseChatMessageHistory保存聊天历史：

from langchain_couchbase.chat_message_histories import CouchbaseChatMessageHistory

message_history = CouchbaseChatMessageHistory(
    cluster='your_cluster_connection',
    bucket_name=BUCKET_NAME,
    scope_name=SCOPE_NAME,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    session_id="test-session",
)

message_history.add_user_message("hi!")  # 将用户消息存储进数据库