[如何利用TiDB Serverless与LangChain轻松构建AI应用]

tangtang123
67 阅读2分钟 
# 如何利用TiDB Serverless与LangChain轻松构建AI应用

在人工智能应用开发中，数据库管理通常扮演着至关重要的角色。TiDB Cloud作为一个强大的数据库即服务（DBaaS）解决方案，通过与LangChain的结合，让开发者可以在不增加额外技术栈的情况下，轻松构建AI应用。本篇文章将介绍如何使用TiDBLoader从TiDB载入数据。

## 引言

随着TiDB Serverless引入内置的向量搜索功能，开发者现在能够在MySQL环境下无缝地开发AI应用程序。本文旨在指导您如何使用TiDBLoader从TiDB中加载数据，为AI应用奠定基础。

## 主要内容

### 1. 准备环境

在使用TiDBLoader之前，需要安装LangChain库。可以通过以下命令进行安装：

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

2. 配置TiDB连接

确保您已经在TiDB Cloud控制台中设置了连接信息。以下是一个标准的连接字符串模板：

import getpass

# 从TiDB Cloud控制台复制并替换为您自己的信息
tidb_connection_string_template = "mysql+pymysql://<USER>:<PASSWORD>@<HOST>:4000/<DB>?ssl_ca=/etc/ssl/cert.pem&ssl_verify_cert=true&ssl_verify_identity=true"
tidb_password = getpass.getpass("Input your TiDB password:")
tidb_connection_string = tidb_connection_string_template.replace(
    "<PASSWORD>", tidb_password
)

3. 从TiDB加载数据

使用TiDBLoader可以轻松从TiDB中加载数据。以下是一些关键参数说明：

  • query(str): 执行的SQL查询语句。
  • page_content_columns(Optional[List[str]]): 指定要包含在每个Document对象内容中的列名列表。
  • metadata_columns(Optional[List[str]]): 指定要包含在每个Document对象元数据中的列名列表。
from sqlalchemy import Column, Integer, MetaData, String, Table, create_engine

# 连接到数据库
engine = create_engine(tidb_connection_string)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
metadata = MetaData()
table_name = "test_tidb_loader"

# 创建表
test_table = Table(
    table_name,
    metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("name", String(255)),
    Column("description", String(255)),
)
metadata.create_all(engine)

with engine.connect() as connection:
    transaction = connection.begin()
    try:
        connection.execute(
            test_table.insert(),
            [
                {"name": "Item 1", "description": "Description of Item 1"},
                {"name": "Item 2", "description": "Description of Item 2"},
                {"name": "Item 3", "description": "Description of Item 3"},
            ],
        )
        transaction.commit()
    except:
        transaction.rollback()
        raise

from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader

# 设置TiDBLoader以检索数据
loader = TiDBLoader(
    connection_string=tidb_connection_string,
    query=f"SELECT * FROM {table_name};",
    page_content_columns=["name", "description"],
    metadata_columns=["id"],
)

# 加载数据
documents = loader.load()

# 显示已加载的文档
for doc in documents:
    print("-" * 30)
    print(f"content: {doc.page_content}\nmetada: {doc.metadata}")

# 清理
test_table.drop(bind=engine)

常见问题和解决方案

  1. 连接问题: 网络延迟或限制可能导致连接失败，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. SQL错误: 确保SQL查询语法正确，特别是在选择特定列时。

总结和进一步学习资源

通过结合TiDB Serverless与LangChain，开发者可以快速且高效地构建和运行AI应用。为深入了解更多相关技术，您可以参考以下资源：

参考资料

  • 官方TiDB Serverless介绍
  • LangChain GitHub官方文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝