利用Google Firestore与Langchain构建AI驱动的应用

引言

Google Firestore是一种无服务器的面向文档的数据库，它可以根据需求进行扩展。通过Firestore和Langchain的集成，您可以将数据库应用拓展为AI驱动的体验。本文将深入探讨如何使用Firestore进行Langchain文档的保存、加载和删除操作。

主要内容

1. 准备工作

在开始之前，您需要完成以下准备步骤：

1. 创建一个Google Cloud项目。
2. 启用Firestore API。
3. 创建一个Firestore数据库。

确保数据库在运行环境中可访问后，您可以定义所需的源并运行脚本。

# 设置演示用的源
SOURCE = "test"  # @param {type:"Query"|"CollectionGroup"|"DocumentReference"|"string"}

2. 安装依赖库

Firestore与Langchain的集成在langchain-google-firestore包中实现，您可以通过以下命令安装：

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

3. 设置Google Cloud项目

使用以下命令设置您的Google Cloud项目：

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}

# 设置项目ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

4. 用户认证

在Colab中运行以下代码进行用户认证，以便访问Google Cloud项目：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

5. 基本用法

保存文档

使用FirestoreSaver可以将文档存储到Firestore中：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver

saver = FirestoreSaver()

data = [Document(page_content="Hello, World!")]

saver.upsert_documents(data)

加载文档

要从集合或子集合加载文档，可以使用FirestoreLoader：

from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

loader = FirestoreLoader("Collection")

data = loader.load()

删除文档

使用FirestoreSaver.delete_documents方法删除Firestore集合中的文档：

saver = FirestoreSaver()
saver.delete_documents(data)

代码示例

以下是一个完整的文档保存和加载示例：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver, FirestoreLoader

# 创建Saver对象
saver = FirestoreSaver("Collection")
data = [Document(page_content="Hello, World!")]

# 保存文档
saver.upsert_documents(data)

# 创建Loader对象
loader = FirestoreLoader("Collection")

# 加载文档
loaded_data = loader.load()
print(loaded_data)

常见问题和解决方案

访问慢或不稳定

由于某些地区的网络限制，访问Google API可能会很慢。您可以使用API代理服务来提高访问稳定性。

文档丢失或未保存

确保使用正确的集合路径，并检查您的Google Cloud IAM权限。

总结与进一步学习资源

通过Firestore和Langchain的结合，您可以轻松管理AI驱动应用中的文档数据。这不仅提高了数据存储的灵活性，还能有效利用Firestore的扩展性。

参考资料

• Google Cloud Firestore 官方文档
• Langchain GitHub
• Langchain与Firestore集成包文档

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