[利用Google Cloud SQL for PostgreSQL实现AI驱动的文档加载体验]-优快云博客

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利用Google Cloud SQL for PostgreSQL实现AI驱动的文档加载体验

引言

在现代应用程序中，数据库的选择和使用至关重要，尤其是在需要扩展AI功能时。Google Cloud SQL for PostgreSQL作为一款完全托管的数据库服务，提供了便捷的数据库管理，同时与Langchain项目集成，使开发者能够构建AI驱动的体验。本文将介绍如何使用Cloud SQL for PostgreSQL加载文档，并通过实际的代码示例帮助您理解和实现这一过程。

主要内容

搭建环境

在开始之前，您需要具备以下条件：

创建一个Google Cloud项目。
启用Cloud SQL Admin API。
创建Cloud SQL for PostgreSQL实例和数据库。
向数据库添加用户。

完成以上步骤后，您可以继续安装相关的库：

%pip install --upgrade --quiet langchain_google_cloud_sql_pg

注意: 在网络不稳定的地区，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

认证与项目设置

使用以下代码进行Google Cloud认证和项目设置：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

# 设置您的Google Cloud项目
PROJECT_ID = "your_project_id"  # 替换为您的项目ID
! gcloud config set project {PROJECT_ID}

配置数据库

找到并设置您的Cloud SQL数据库变量：

REGION = "us-central1"
INSTANCE = "my-primary"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "vector_store"

创建PostgresEngine

通过PostgresEngine对象连接到Cloud SQL for PostgreSQL数据库：

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine

engine = await PostgresEngine.afrom_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
)

创建PostgresLoader并加载文档

通过PostgresLoader加载文档：

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresLoader

# 创建PostgresLoader对象
loader = await PostgresLoader.create(engine, table_name=TABLE_NAME)

# 加载文档
docs = await loader.aload()
print(docs)

您还可以通过自定义表结构和格式加载文档：

# 自定义内容和元数据列
loader = await PostgresLoader.create(
    engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    content_columns=["product_name"],
    metadata_columns=["id"],
)

docs = await loader.aload()
print(docs)

# 设置内容格式
loader = await PostgresLoader.create(
    engine,
    table_name="products",
    content_columns=["product_name", "description"],
    format="YAML",
)

docs = await loader.aload()
print(docs)

常见问题和解决方案

网络访问不稳定: 在网络受限的地区，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
认证失败: 确保使用的Google Cloud项目正确，并且用户拥有访问权限。

总结与进一步学习资源

通过使用Google Cloud SQL for PostgreSQL和Langchain集成，您可以很容易地实现AI驱动的文档加载和处理。继续深入了解这些功能，您可以参考以下资源：

参考资料

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