引言
在现代云计算时代,管理和扩展数据库服务变得越来越重要。Google Cloud SQL for PostgreSQL为开发者提供了一种全托管数据库服务,使得数据库的设置和管理变得更加简单。同时,通过Langchain的集成,您可以为数据库应用添加AI功能。本篇文章将深入探讨如何利用Google Cloud SQL for PostgreSQL和Langchain的PostgresLoader类来加载文档。
主要内容
1. 环境准备
在开始之前,请确认以下操作均已完成:
- 创建一个Google Cloud项目。
- 启用Cloud SQL Admin API。
- 创建一个Cloud SQL for PostgreSQL实例。
- 配置数据库和用户。
2. 安装必要的库
为了能够加载文档,需要安装Langchain的Google Cloud SQL PostgreSQL集成库。
%pip install --upgrade --quiet langchain_google_cloud_sql_pg
3. 认证和设置Google Cloud项目
我们需要通过Google的身份认证来访问我们的项目资源。在Google Colab中,使用以下命令进行认证:
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
设置Google Cloud项目ID:
PROJECT_ID = "your_project_id"
! gcloud config set project {PROJECT_ID}
4. 配置Cloud SQL数据库
确定您在Cloud SQL实例页面上的数据库参数:
REGION = "us-central1"
INSTANCE = "my-primary"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "vector_store"
5. 使用PostgresEngine和PostgresLoader
建立PostgresEngine对象来配置与数据库的连接池:
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine
engine = await PostgresEngine.afrom_instance(
project_id=PROJECT_ID,
region=REGION,
instance=INSTANCE,
database=DATABASE,
)
创建PostgresLoader对象以加载文档:
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresLoader
loader = await PostgresLoader.create(engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = await loader.aload()
print(docs)
代码示例
以下是一个完整的代码示例,演示如何加载自定义表中的文档:
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresLoader, PostgresEngine
# 使用API代理服务提高访问稳定性
engine = await PostgresEngine.afrom_instance(
project_id="gcp_project_id",
region="us-central1",
instance="my-primary",
database="my-database",
)
loader = await PostgresLoader.create(
engine,
table_name="products",
content_columns=["product_name", "description"],
format="YAML",
)
docs = await loader.aload()
print(docs)
常见问题和解决方案
- 认证失败:请确保您已正确设置Google Cloud项目,并通过Google Colab或其他环境进行身份认证。
- 网络访问问题:由于某些地区的网络限制,建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文学习,您应能够设置和使用Google Cloud SQL for PostgreSQL来加载文档。进一步阅读可以参考Langchain的文档加载概念指南和如何指南。
参考资料
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