使用Rockset与LangChain集成进行实时文档加载

## 技术背景介绍

Rockset 是一种实时分析数据库，专门用于处理海量的半结构化数据，并提供无操作负担的查询能力。其最大的优势在于能够在数据被摄入后的一秒内进行查询，并且针对这些数据的分析查询通常可以在毫秒内完成。这使得 Rockset 成为一种计算优化的解决方案，适合于为高并发应用提供服务，数据量可以在小于100TB的范围内，也可以通过汇总的方式扩展到更大的数据量。

在本教程中，我们将演示如何使用 Rockset 作为文档加载器与 LangChain 集成。为了开始，请确保您已拥有一个 Rockset 账户和可用的 API 密钥。

## 核心原理解析

Rockset 与 LangChain 的集成允许我们通过 SQL 查询从 Rockset 集合中加载文档。为了实现这一点，需要构造一个 `RocksetLoader` 对象，它将负责执行 SQL 查询并加载文档。

## 代码实现演示

首先，我们需要设置环境，安装 Rockset 的 Python 客户端，以便让 LangChain 与 Rockset 数据库进行交互。

```bash
%pip install --upgrade --quiet rockset

接下来，我们将使用 RocksetLoader 来加载文档：

from langchain_community.document_loaders import RocksetLoader
from rockset import Regions, RocksetClient, models

# 初始化 RocksetLoader
loader = RocksetLoader(
    RocksetClient(Regions.usw2a1, "your-api-key"),
    models.QueryRequestSql(query="SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 3"),  # SQL 查询
    ["text"],  # 内容列
    metadata_keys=["id", "date"],  # 元数据列
)

# 使用 lazy_load 方法按需加载文档
documents_iterator = loader.lazy_load()

# 使用 load 方法一次性加载所有文档
documents = loader.load()

在上面的代码中，我们通过 SQL 查询从 langchain_demo 集合中获取数据，并指定使用 text 列作为页面内容，id 和 date 作为元数据。如果没有传入 metadata_keys 参数，整个 Rockset 文档将被使用为元数据。

应用场景分析

这种集成特别适合用于需要低延迟和高吞吐量的应用场景。例如，当需要实时分析用户行为并快速反馈时，使用 Rockset 可以极大地提高系统的响应速度。

实践建议

在使用 RocksetLoader 时，可以选择多个列作为内容，并通过自定义方法来合并这些列的数据。例如，您可以定义一个 content_columns_joiner 参数用于自定义列数据的合并方式：

RocksetLoader(
    RocksetClient(Regions.usw2a1, "your-api-key"),
    models.QueryRequestSql(query="SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 1 WHERE id=38"),
    ["sentence1", "sentence2"],
    content_columns_joiner=lambda docs: " ".join([doc[1] for doc in docs]),  # 用空格连接而不是换行符
)

通过这种方式，您可以灵活地调整加载内容的格式，以适应不同的应用需求。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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