[通过LangChain与Google Bigtable构建强大的AI应用：从基础到高级技巧]-优快云博客

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通过LangChain与Google Bigtable构建强大的AI应用：从基础到高级技巧

引言

Google Bigtable是一个高性能、可扩展的NoSQL数据库，适用于快速访问结构化、半结构化或非结构化数据。这篇文章将深入探讨如何利用LangChain与Google Bigtable的集成，保存、加载和删除LangChain文档。这种集成可以帮助开发者构建更智能的AI应用。

主要内容

环境准备

要使用Google Bigtable，您需要完成以下操作：

创建一个Google Cloud项目。
启用Bigtable API。
创建一个Bigtable实例和表。
生成Bigtable访问凭证。

设置完环境后，使用以下代码填充必要的实例和表信息：

# 请指定用于演示的实例和表
INSTANCE_ID = "my_instance"  # @param {type:"string"}
TABLE_ID = "my_table"  # @param {type:"string"}

安装LangChain-Google-Bigtable包

在开始之前，确保安装最新的langchain-google-bigtable包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-bigtable

设置Google Cloud项目

指定您的Google Cloud项目以便在笔记本中使用Google Cloud资源：

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

认证

在您运行笔记本时需要对Google Cloud进行认证：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

代码示例

保存文档

使用BigtableSaver保存LangChain文档：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_bigtable import BigtableSaver

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 = BigtableSaver(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)
saver.add_documents(test_docs)

加载文档

使用BigtableLoader加载LangChain文档：

from langchain_google_bigtable import BigtableLoader

loader = BigtableLoader(instance_id=INSTANCE_ID, table_id=TABLE_ID)

for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

删除文档

删除某个LangChain文档：

docs = loader.load()
print("Documents before delete: ", docs)

onedoc = test_docs[0]
saver.delete([onedoc])
print("Documents after delete: ", loader.load())

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。在API请求端加上代理配置将有助于避免连接问题。

文档格式化问题

确保文档和元数据正确格式化。开发者可以通过自定义内容编码和元数据映射来适应不同的数据结构。

总结及进一步学习资源

本文详细介绍了如何使用LangChain与Google Bigtable进行文档操作。掌握这些基础和高级技巧，您可以更好地构建AI驱动的应用程序。

进一步学习资源

参考资料

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