使用Google Spanner管理Langchain文档的实战指南

最新推荐文章于 2025-12-06 09:39:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 09:39:04 发布 · 332 阅读

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在现代的分布式系统中，存储和管理大量数据是一项挑战。Google Spanner因其无与伦比的可扩展性和关系语义支持而备受关注，特别是在需要强一致性和SQL支持的场景下。本文将深入探索如何利用Google Spanner来存储、加载和删除Langchain文档，并通过SpannerLoader和SpannerDocumentSaver进行操作。

一、技术背景介绍

Google Spanner是一个高度可扩展的数据库系统，能够同时满足可扩展性和强一致性需求。通过提供99.999%的可用性，Spanner已经在全球众多企业中得到应用。Langchain是一个用于处理文档数据的库，与Spanner结合使用可以实现高效的文档管理。

二、核心原理解析

在与Spanner集成时，我们主要使用两个类SpannerLoader和SpannerDocumentSaver。前者用于从数据库加载数据，后者则用于在数据库中存储和删除数据。

SpannerLoader：负责从Spanner实例中加载数据，可根据不同的需求自定义查询和读取方式。
SpannerDocumentSaver：允许将文档数据保存到Spanner，并提供删除功能。

三、代码实现演示

环境准备

在正式开发之前，你需要准备Google Cloud环境，包括创建项目、启用Spanner API、创建Spanner实例、数据库以及表。

# 设置Google Cloud项目
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

# 认证到Google Cloud
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

安装依赖库

%pip install -q langchain-google-spanner langchain

保存文档到Spanner

以下代码展示了如何使用SpannerDocumentSaver保存文档：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_spanner import SpannerDocumentSaver

# 初始化文档
test_docs = [
    Document(page_content="Apple Granny Smith 150 0.99 1", metadata={"fruit_id": 1}),
    Document(page_content="Banana Cavendish 200 0.59 0", metadata={"fruit_id": 2}),
    Document(page_content="Orange Navel 80 1.29 1", metadata={"fruit_id": 3}),
]

# 使用SpannerDocumentSaver保存文档
saver = SpannerDocumentSaver(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    table_name=TABLE_NAME,
)
saver.add_documents(test_docs)

从Spanner加载文档

利用SpannerLoader从表中加载文档：

from langchain_google_spanner import SpannerLoader

# 构建查询并初始化加载器
query = f"SELECT * from {TABLE_NAME}"
loader = SpannerLoader(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    query=query,
)

# 懒加载文档
for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

删除文档

删除操作也同样简单：

# 加载文档
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)

# 删除一个文档
doc_to_delete = test_docs[0]
saver.delete([doc_to_delete])
print("Documents after delete:", loader.load())

四、应用场景分析

这种集成特别适合于需要高频读写操作且对数据一致性要求较高的应用场景，例如金融系统、实时分析平台等。

五、实践建议

优化查询：使用lazy_load()进行懒加载，可以节省内存并提高性能。
定期安全审查：确保Spanner实例的安全配置和IAM权限设置正确。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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