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Open In Colab在 GitHub 上打开

Google Bigtable

Google Cloud Bigtable 是一种键值和宽列存储，非常适合快速访问结构化、半结构化或非结构化数据。扩展您的数据库应用程序，以利用 Bigtable 的 Langchain 集成构建 AI 驱动的体验。

此笔记本介绍了如何使用 Google Cloud Bigtable 存储聊天消息历史记录，并将BigtableChatMessageHistory类。

在 GitHub 上了解有关该软件包的更多信息。

Open In Colab

准备工作

要运行此笔记本，您需要执行以下作：

🦜🔗 库安装

集成存在于自己的langchain-google-bigtable包中，因此我们需要安装它。

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

仅限 Colab：取消注释以下单元格以重新启动内核，或使用按钮重新启动内核。对于 Vertex AI Workbench，您可以使用顶部的按钮重新启动终端。

# # 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)

☁ 设置您的 Google Cloud 项目

设置您的 Google Cloud 项目，以便您可以利用此笔记本中的 Google Cloud 资源。

如果您不知道自己的项目 ID，请尝试以下作：

  • 跑gcloud config list.
  • 跑gcloud projects list.
  • 请参阅支持页面：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}

🔐 认证

以登录此笔记本的 IAM 用户身份向 Google Cloud 进行身份验证，以便访问您的 Google Cloud 项目。

  • 如果您使用 Colab 运行此笔记本，请使用下面的单元格并继续。
  • 如果您使用的是 Vertex AI Workbench，请在此处查看设置说明。
from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

基本用法

初始化 Bigtable 架构

BigtableChatMessageHistory 的架构要求实例和表存在，并且具有名为langchain.

# @markdown Please specify an instance and a table for demo purpose.
INSTANCE_ID = "my_instance"  # @param {type:"string"}
TABLE_ID = "my_table"  # @param {type:"string"}

如果表或列族不存在，您可以使用以下函数创建它们：

from google.cloud import bigtable
from langchain_google_bigtable import create_chat_history_table

create_chat_history_table(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    table_id=TABLE_ID,
)

BigtableChatMessage历史记录

要初始化BigtableChatMessageHistoryclass 你只需要提供 3 件事：

  1. instance_id- 用于聊天消息历史记录的 Bigtable 实例。
  2. table_id：用于存储聊天消息历史记录的 Bigtable 表。
  3. session_id- 一个唯一标识符字符串，用于指定会话的 ID。
from langchain_google_bigtable import BigtableChatMessageHistory

message_history = BigtableChatMessageHistory(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    table_id=TABLE_ID,
    session_id="user-session-id",
)

message_history.add_user_message("hi!")
message_history.add_ai_message("whats up?")
message_history.messages

清理

当特定会话的历史记录过时并且可以删除时，可以按以下方式完成。

注意：删除后，数据将不再存储在 Bigtable 中，而是永远消失。

message_history.clear()

高级用法

自定义客户端

默认情况下创建的客户端是默认客户端，仅使用 admin=True 选项。要使用非 default，可以将自定义客户端传递给构造函数。

from google.cloud import bigtable

client = (bigtable.Client(...),)

create_chat_history_table(
    instance_id="my-instance",
    table_id="my-table",
    client=client,
)

custom_client_message_history = BigtableChatMessageHistory(
    instance_id="my-instance",
    table_id="my-table",
    client=client,
)