Google AlloyDB for PostgreSQL

Google Cloud AlloyDB for PostgreSQL 是一款完全托管的 PostgreSQL 兼容数据库服务，适用于要求最高的企业级工作负载。AlloyDB 结合了 Google Cloud 与 PostgreSQL 的优势，实现卓越的性能、扩展性和可用性。通过 AlloyDB Langchain 集成，扩展您的数据库应用程序，构建由 AI 驱动的体验。

该笔记本介绍了如何使用 Google Cloud AlloyDB for PostgreSQL 与 AlloyDBChatMessageHistory 类一起存储聊天消息历史。

Learn more about the package on GitHub.

开始之前

要运行此笔记本，您需要执行以下操作：

🦜🔗 库安装

The integration lives in its own langchain-google-alloydb-pg package, so we need to install it.

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai

仅限 Colab：取消以下单元格的注释以重启内核，或使用按钮重启内核。对于 Vertex AI Workbench，您可以使用顶部的按钮重启终端。

# # Automatically restart kernel after installs so that your environment can access the new packages
# import IPython

# app = IPython.Application.instance()
# app.kernel.do_shutdown(True)

🔐 认证

请以笔记本中已登录的IAM用户身份向Google Cloud进行认证，以便访问您的Google Cloud项目。

如果您在Colab中运行此笔记本，请使用下方单元格继续。
如果您正在使用Vertex AI工作区，请参阅设置说明这里。

from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

☁ 设置您的Google云项目

设置您的Google Cloud项目，以便在此笔记本中利用Google Cloud资源。

如果您不知道您的项目ID，请尝试以下方法:

运行 gcloud config list。
运行 gcloud projects list。
见支持页面：查找项目ID。

# @markdown Please fill in the value below with your Google Cloud project ID and then run the cell.

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

# Set the project id
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

💡 API 启用

The langchain-google-alloydb-pg package requires that you enable the AlloyDB Admin API in your Google Cloud Project.

# enable AlloyDB API
!gcloud services enable alloydb.googleapis.com

基本用法

设置AlloyDB数据库值

在AlloyDB 集群页面中查找您的数据库值。

# @title Set Your Values Here { display-mode: "form" }
REGION = "us-central1"  # @param {type: "string"}
CLUSTER = "my-alloydb-cluster"  # @param {type: "string"}
INSTANCE = "my-alloydb-instance"  # @param {type: "string"}
DATABASE = "my-database"  # @param {type: "string"}
TABLE_NAME = "message_store"  # @param {type: "string"}

AlloyDB引擎连接池

将 AlloyDB 建立为 ChatMessageHistory 内存存储的一个要求和参数是 AlloyDBEngine 对象。AlloyDBEngine 配置了到您的 AlloyDB 数据库的连接池，从而实现从您的应用程序成功连接，并遵循行业最佳实践。

要使用AlloyDBEngine.from_instance()创建一个AlloyDBEngine，您只需提供5个内容项：

project_id : 在包含 AlloyDB 实例的 Google 云项目中的项目 ID。
region : Region where the AlloyDB instance is located.
cluster: The name of the AlloyDB cluster.
instance : AlloyDB 实例的名称。
database : 连接到AlloyDB实例时要使用的数据库名称。

默认情况下，IAM数据库身份验证将被用作数据库认证的方法。此库使用来自环境的应用默认凭据（ADC）所属的IAM主体。

Optionally, 内置数据库认证可以使用用户名和密码访问AlloyDB数据库。只需向AlloyDBEngine.from_instance()提供可选的user和password参数：

user : 使用内置数据库进行身份验证和登录时要使用的数据库用户
password : 使用内置数据库身份验证和登录时的数据库密码。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine

engine = AlloyDBEngine.from_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    cluster=CLUSTER,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
)

初始化表格

AlloyDBChatMessageHistory 类需要一个具有特定模式的数据库表，以存储聊天消息历史。

AlloyDBEngine 引擎有一个辅助方法 init_chat_history_table()，可用于为您创建具有正确模式的表。

engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

AlloyDB聊天消息历史

初始化 AlloyDBChatMessageHistory 类时，您只需提供以下三点：

engine - 一个AlloyDBEngine引擎的实例。
session_id - 一个唯一的标识符字符串，用于指定会话的ID。
table_name : 用于存储聊天消息历史记录的 AlloyDB 数据库中的表名。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBChatMessageHistory

history = AlloyDBChatMessageHistory.create_sync(
    engine, session_id="test_session", table_name=TABLE_NAME
)
history.add_user_message("hi!")
history.add_ai_message("whats up?")

history.messages

清理

当特定会话的历史记录已过时并可以删除时，可以通过以下方式进行。

注意： 数据一旦删除，将不再存储在 AlloyDB 中，并且会永久丢失。

history.clear()

🔗 链接

我们可以轻松地将此消息历史类与LCEL Runnables结合使用

为此，我们将使用Google Vertex AI 聊天模型之一，这要求你在 Google Cloud 项目中启用 Vertex AI API。

# enable Vertex AI API
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

API 参考:聊天提示模板 |消息占位符 |可运行消息历史 |ChatVertexAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

chain = prompt | ChatVertexAI(project=PROJECT_ID)

chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: AlloyDBChatMessageHistory.create_sync(
        engine,
        session_id=session_id,
        table_name=TABLE_NAME,
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

# This is where we configure the session id
config = {"configurable": {"session_id": "test_session"}}

chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)

chain_with_history.invoke({"question": "Whats my name"}, config=config)

开始之前​

🦜🔗 库安装​

🔐 认证​

☁ 设置您的Google云项目​

💡 API 启用​

基本用法​

设置AlloyDB数据库值​

AlloyDB引擎连接池​

初始化表格​

AlloyDB聊天消息历史​

清理​

🔗 链接​