ADK-Python终极指南：Spanner分布式数据库集成开发-优快云博客

ADK-Python终极指南：Spanner分布式数据库集成开发

【免费下载链接】adk-python 一款开源、代码优先的Python工具包，用于构建、评估和部署灵活可控的复杂 AI agents 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ad/adk-python

想要构建智能AI应用并集成强大的分布式数据库吗？🤔 ADK-Python与Google Spanner的完美结合让这一切变得简单高效！ADK-Python是一款开源、代码优先的Python工具包，专门用于构建、评估和部署灵活可控的复杂AI agents。本文将为你展示如何利用ADK-Python轻松集成Spanner分布式数据库，打造智能检索增强生成（RAG）应用。

🚀 什么是ADK-Python与Spanner集成？

ADK-Python提供了一个完整的AI agent开发框架，而Spanner是Google Cloud的全球分布式数据库服务。两者的结合为开发者带来了前所未有的便利：

实时向量搜索：Spanner内置向量搜索功能，支持K近邻和近似最近邻搜索
分布式架构：自动扩展的全球分布式数据库
代码优先设计：ADK-Python的代码优先理念让开发更加直观

🛠️ 快速开始：构建Spanner RAG Agent

环境配置与数据库设置

首先，你需要一个可访问的Spanner实例和数据库。在contributing/samples/spanner_rag_agent/目录中，我们提供了完整的示例代码：

创建产品表结构：

CREATE TABLE products (
  categoryId INT64 NOT NULL,
  productId INT64 NOT NULL,
  productName STRING(MAX) NOT NULL,
  productDescription STRING(MAX) NOT NULL,
  productDescriptionEmbedding ARRAY<FLOAT32>,
  createTime TIMESTAMP NOT NULL OPTIONS (
    allow_commit_timestamp = true
  ),
  inventoryCount INT64 NOT NULL,
  priceInCents INT64,
) PRIMARY KEY(categoryId, productId);

创建自定义Spanner工具

ADK-Python允许你通过扩展内置Spanner工具集来创建自定义工具。在contributing/samples/spanner_rag_agent/agent.py中，我们展示了两种主要方法：

选项1：使用内置similarity_search工具

def wrapped_spanner_similarity_search(
    search_query: str,
    credentials: Credentials,
    settings: SpannerToolSettings,
    tool_context: ToolContext,
) -> str:
    """在产品目录上执行相似性搜索"""
    return search_tool.similarity_search(
        RAG_SETTINGS.project_id,
        RAG_SETTINGS.instance_id,
        RAG_SETTINGS.database_id,
        RAG_SETTINGS.table_name,
        search_query,
        RAG_SETTINGS.embedding_column_name,
        columns,
        {"spanner_embedding_model_name": RAG_SETTINGS.embedding_model_name},
        credentials,
        settings,
        tool_context,
        RAG_SETTINGS.additional_filter_expression,
        {"top_k": RAG_SETTINGS.top_k,
         "distance_type": RAG_SETTINGS.vector_distance_function},
    )

选项2：使用内置execute_sql工具

def wrapped_spanner_execute_sql_tool(
    search_query: str,
    credentials: Credentials,
    settings: SpannerToolSettings,
    tool_context: ToolContext,
) -> str:
    """通过SQL查询执行相似性搜索"""
    knn_query = f"""
        SELECT {columns}
        FROM {RAG_SETTINGS.table_name}
        WHERE {RAG_SETTINGS.additional_filter_expression}
        ORDER BY {distance_alias}
        LIMIT {RAG_SETTINGS.top_k}
    """
    return query_tool.execute_sql(
        project_id=RAG_SETTINGS.project_id,
        instance_id=RAG_SETTINGS.instance_id,
        database_id=RAG_SETTINGS.database_id,
        query=knn_query,
        credentials=credentials,
        settings=settings,
        tool_context=tool_context,
    )

🔧 三种集成方式对比

ADK-Python提供了灵活的Spanner集成选项：

1. 内置similarity_search工具

优点：简单易用，预配置向量搜索
适用场景：标准相似性搜索需求

2. 内置execute_sql工具

优点：更高控制度，可编写复杂SQL
适用场景：定制化查询需求

3. 直接使用Spanner工具集

优点：最大灵活性，LLM驱动决策
适用场景：数据分析和助手场景

💡 最佳实践与使用技巧

认证配置选择

ADK-Python支持多种认证方式：

应用默认凭据（ADC）：快速开发首选
服务账户密钥：生产环境推荐
交互式OAuth：用户交互场景

工具选择指南

根据你的具体需求选择合适的工具：

简单搜索 → 使用similarity_search
复杂查询 → 使用execute_sql
智能决策 → 直接使用工具集

🎯 实际应用场景

这个Spanner RAG Agent可以应用于：

电商产品推荐：根据用户描述推荐合适产品
知识库问答：从分布式数据库中检索相关信息
智能客服：提供基于实时数据的准确回答

📈 性能优化建议

索引优化：为向量列创建适当索引
查询调优：根据数据量调整top_k参数
连接管理：合理配置Spanner连接池

结语

ADK-Python与Spanner的集成为开发者提供了一个强大的工具组合。无论你是构建智能推荐系统、知识库问答还是其他AI应用，这种组合都能提供出色的性能和灵活性。🚀

开始你的ADK-Python Spanner集成之旅吧！通过contributing/samples/spanner_rag_agent/中的示例代码，你可以快速上手并构建自己的智能应用。

想要了解更多？克隆仓库开始探索：https://gitcode.com/GitHub_Trending/ad/adk-python

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考