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Upstash 为开发者提供无服务器数据库和消息平台，用于构建强大的应用程序，而无需担心大规模运行数据库的运维复杂性。

Upstash 的一个显著优势是其数据库支持 HTTP，并且所有 SDK 都使用 HTTP。这意味着您可以在无服务器平台、边缘或任何不支持 TCP 连接的平台上运行它。

目前，LangChain 有两个 Upstash 集成可用：Upstash Vector 作为向量嵌入数据库，以及 Upstash Redis 作为缓存和内存存储。

Upstash Vector

Upstash Vector 是一个无服务器向量数据库，可用于存储和查询向量。

安装​

在 Upstash 控制台 创建一个新的无服务器向量数据库。根据您的模型选择您偏好的距离度量和维度计数。

使用 pip install upstash-vector 安装 Upstash Vector Python SDK。langchain 中的 Upstash Vector 集成是 Upstash Vector Python SDK 的包装器。这就是为什么需要 upstash-vector 包。

集成​

使用来自 Upstash 控制台的凭据创建一个 UpstashVectorStore 对象。您还需要传入一个 Embeddings 对象，该对象可以将文本转换为向量嵌入。

from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
import os

os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_URL>"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"

store = UpstashVectorStore(
    embedding=embeddings
)
API 参考：UpstashVectorStore

UpstashVectorStore 的另一种方法是传递 embedding=True。这是 UpstashVectorStore 的一个独特功能，这要归功于 Upstash Vector 索引具有关联嵌入模型的能力。在此配置中，我们想要插入的文档或想要搜索的查询只是作为文本发送到 Upstash Vector。在后台，Upstash Vector 嵌入这些文本并使用这些嵌入执行请求。要使用此功能，通过选择模型来创建 Upstash Vector 索引，并简单地传递 embedding=True

from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
import os

os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_URL>"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"

store = UpstashVectorStore(
    embedding=True
)
API 参考：UpstashVectorStore

有关嵌入模型的更多详细信息，请参阅 Upstash Vector 文档。

命名空间​

您可以使用命名空间来分区索引中的数据。当您想要查询大量数据，并且想要分区数据以加快查询速度时，命名空间非常有用。当您使用命名空间时，结果上不会有后置过滤，这将使查询结果更加精确。

from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
import os

os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_URL>"
os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"] = "<UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN>"

store = UpstashVectorStore(
    embedding=embeddings
    namespace="my_namespace"
)
API 参考：UpstashVectorStore

插入向量​

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

loader = TextLoader("../../modules/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# Create a new embeddings object
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# Create a new UpstashVectorStore object
store = UpstashVectorStore(
    embedding=embeddings
)

# Insert the document embeddings into the store
store.add_documents(docs)

当插入文档时，首先使用 Embeddings 对象嵌入它们。

大多数嵌入模型可以一次嵌入多个文档，因此文档被批量处理并并行嵌入。批次的大小可以使用 embedding_chunk_size 参数控制。

然后将嵌入的向量存储在 Upstash Vector 数据库中。当发送它们时，多个向量被批量处理在一起以减少 HTTP 请求的数量。批次的大小可以使用 batch_size 参数控制。在免费层级中，Upstash Vector 每个批次限制为 1000 个向量。

store.add_documents(
    documents,
    batch_size=100,
    embedding_chunk_size=200
)

查询向量​

可以使用文本查询或另一个向量查询向量。

返回的值是 Document 对象列表。

result = store.similarity_search(
    "The United States of America",
    k=5
)

或使用向量

vector = embeddings.embed_query("Hello world")

result = store.similarity_search_by_vector(
    vector,
    k=5
)

搜索时，您还可以使用 filter 参数，该参数允许您按元数据进行过滤

result = store.similarity_search(
    "The United States of America",
    k=5,
    filter="type = 'country'"
)

有关元数据过滤的更多详细信息，请参阅 Upstash Vector 文档。

删除向量​

可以按向量的 ID 删除向量。

store.delete(["id1", "id2"])

获取有关存储的信息​

您可以使用 info 函数获取有关数据库的信息，例如距离度量维度。

当发生插入时，数据库会进行索引。在此过程中，新向量无法被查询。pendingVectorCount 表示当前正在索引的向量数量。

info = store.info()
print(info)

# Output:
# {'vectorCount': 44, 'pendingVectorCount': 0, 'indexSize': 2642412, 'dimension': 1536, 'similarityFunction': 'COSINE'}

Upstash Redis

此页面介绍如何将 Upstash Redis 与 LangChain 结合使用。

安装和设置​

  • 可以使用 pip install upstash-redis 安装 Upstash Redis Python SDK
  • 可以在 Upstash 控制台 创建一个全球分布式、低延迟且高可用的数据库

集成​

所有 Upstash-LangChain 集成都基于 upstash-redis Python SDK，该 SDK 被用作 LangChain 的包装器。此 SDK 通过从控制台提供 UPSTASH_REDIS_REST_URL 和 UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN 参数来利用 Upstash Redis DB。

缓存​

Upstash Redis 可以用作 LLM 提示和响应的缓存。

要导入此缓存

from langchain.cache import UpstashRedisCache
API 参考：UpstashRedisCache

与您的 LLM 一起使用

import langchain
from upstash_redis import Redis

URL = "<UPSTASH_REDIS_REST_URL>"
TOKEN = "<UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN>"

langchain.llm_cache = UpstashRedisCache(redis_=Redis(url=URL, token=TOKEN))

内存​

请参阅 使用示例。

from langchain_community.chat_message_histories import (
    UpstashRedisChatMessageHistory,
)

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