【Exploring Google Spanner: The Ultimate Guide to Storing and Managing Langchain Documents】-优快云博客

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# Google Spanner: The Ultimate Guide to Storing and Managing Langchain Documents

## 引言

Google Spanner 是一种高度可扩展的数据库解决方案，它结合了无限的可扩展性与关系语义，如二级索引、强一致性、架构和 SQL，提供了 99.999% 的可用性。在本文中，我们将探讨如何使用 Google Spanner 来保存、加载和删除 Langchain 文档。

## 主要内容

### 1. 什么是 Google Spanner？

Google Spanner 是一种分布式的关系数据库，提供了高可用性和强一致性。它被设计用于处理全球范围内的高需求应用程序，结合了关系数据库的便利性和 NoSQL 的扩展能力。

### 2. 使用 Spanner 前的准备工作

在开始使用 Google Spanner 之前，你需要完成以下步骤：

- 创建一个 Google Cloud 项目。
- 启用 Cloud Spanner API。
- 创建一个 Spanner 实例。
- 创建一个 Spanner 数据库。
- 创建一个 Spanner 表。

确保你已经在运行环境中正确配置了数据库访问。

```python
# 示例配置
INSTANCE_ID = "test_instance"
DATABASE_ID = "test_database"
TABLE_NAME = "test_table"

3. 安装和设置

首先需要安装 langchain-google-spanner 和 langchain 包：

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

设置 Google Cloud 项目

确保你已设置了 Google Cloud 项目 ID，以便在笔记本中利用 Google Cloud 资源：

PROJECT_ID = "my-project-id"
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

身份验证

在 Google Cloud 中进行身份验证以访问项目资源：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

4. 基本用法

保存文档

使用 SpannerDocumentSaver 保存 Langchain 文档：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_spanner import SpannerDocumentSaver

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 = SpannerDocumentSaver(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    table_name=TABLE_NAME,
)
saver.add_documents(test_docs)

加载文档

使用 SpannerLoader 加载文档：

from langchain_google_spanner import SpannerLoader

query = f"SELECT * from {TABLE_NAME}"
loader = SpannerLoader(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    query=query,
)

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

删除文档

删除特定文档：

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

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

常见问题和解决方案

1. 网络访问延迟

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。例如，修改代码以通过代理连接到 {AI_URL}。

2. 权限问题

确保在 Google Cloud 中配置了正确的 IAM 权限，特别是在开启数据加速选项时。

总结与进一步学习资源

本文介绍了如何使用 Google Spanner 保存、加载和删除 Langchain 文档。通过这种方式，开发者可以轻松地构建可扩展的数据库应用程序，享受全球传播数据库的优势。

进一步学习资源

参考资料

Google Cloud Spanner 产品概述
Langchain 官方 GitHub 组织

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