使用 Google Cloud SQL for SQL Server 进行 Langchain 文档管理_langchain.agents 连接sqlserver-优快云博客

在现代应用程序开发中，特别是涉及到人工智能的应用，文档的高效管理和操作是关键的一环。Google Cloud SQL 提供了一种高性能、无缝集成且可扩展的数据库管理服务，支持 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 数据库引擎。本篇文章将聚焦于如何利用 Cloud SQL for SQL Server 与 Langchain 集成来存储、加载和删除文档。

技术背景介绍

Google Cloud SQL 是 Google 云平台提供的托管数据库服务，支持主流的关系型数据库引擎如 MySQL、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server。在机器学习和 AI 驱动的应用程序中，通过 Langchain 集成，Cloud SQL 可以用来管理大量的文本数据和相关的元数据。

核心原理解析

通过 MSSQLLoader 和 MSSQLDocumentSaver，您可以轻松地将文档存储到 SQL Server 数据库中，并根据需要进行查询和管理。这些工具基于 SQLAlchemy 提供了一组简单易用的 API，帮助开发者在 Python 环境中操作 SQL Server 数据库。

代码实现演示

以下是如何在 Python 环境中使用 MSSQLLoader 和 MSSQLDocumentSaver 进行操作的示例代码：

环境准备

首先，确保您已经创建了 Google Cloud 项目，并启用了 Cloud SQL Admin API。还需要一个 Cloud SQL for SQL Server 的实例和数据库。设置环境变量以便连接数据库：

# 设置环境变量
REGION = "us-central1"
INSTANCE = "test-instance"
DB_USER = "sqlserver"
DB_PASS = "password"
DATABASE = "test"
TABLE_NAME = "test-default"

# 安装必要的库
!pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-mssql

MSSQL 引擎配置

建立与 Cloud SQL 数据库的连接池：

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine

engine = MSSQLEngine.from_instance(
    project_id='my-project-id',  # 您的项目ID
    region=REGION,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
    user=DB_USER,
    password=DB_PASS,
)

初始化表

初始化一个新的表用于存储文档，如果表已存在则覆盖：

engine.init_document_table(TABLE_NAME, overwrite_existing=True)

保存文档

保存文档到指定的表中：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLDocumentSaver

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},
    ),
]

saver = MSSQLDocumentSaver(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
saver.add_documents(test_docs)

加载文档

通过 MSSQLLoader 从数据库中加载文档：

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader

loader = MSSQLLoader(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = loader.lazy_load()
for doc in docs:
    print("Loaded documents:", doc)