引言
Google Bigtable是一个高性能的NoSQL数据库，专为快速访问结构化、半结构化或非结构化数据而设计。在本文中，我们将介绍如何利用Google Bigtable与Langchain集成来存储和管理文档。我们将重点讲解如何保存、加载和删除Langchain文档，并提供实用的代码示例。
主要内容
1. 准备环境
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
- 创建一个Bigtable实例和表
- 创建Bigtable访问凭证
2. 安装所需库
在开始代码示例之前，请确保安装langchain-google-bigtable包。
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-bigtable
3. 基本使用
使用BigtableSaver保存文档
要使用BigtableSaver保存文档，您需要提供实例ID和表ID：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_bigtable import BigtableSaver
# 定义要保存的测试文档
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},
),
]
saver = BigtableSaver(
instance_id="my_instance",
table_id="my_table",
)
saver.add_documents(test_docs) # 使用API代理服务提高访问稳定性
4. 从Bigtable查询文档
要加载文档，使用BigtableLoader类：
from langchain_google_bigtable import BigtableLoader
loader = BigtableLoader(
instance_id="my_instance",
table_id="my_table",
)
for doc in loader.lazy_load():
print(doc)
break
5. 删除文档
# 删除文档示例
onedoc = test_docs[0]
saver.delete([onedoc])
print("Documents after delete: ", loader.load())
常见问题和解决方案
-
访问速度慢或超时：在某些地区，直接访问Google API可能不稳定。您可以考虑使用API代理服务来提高访问速度。
-
权限不足问题：确保正确配置Google Cloud凭证，并授予Bigtable必要的访问权限。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Google Bigtable与Langchain集成来存储和管理文档。对于那些希望更深入了解Bigtable和Langchain的读者，可以参考以下资源：
参考资料
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