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Google Bigtable

Google Cloud Bigtable 是一种键值和宽列存储，非常适合对结构化、半结构化或非结构化数据进行快速访问。通过利用 Bigtable 与 Langchain 的集成，扩展您的数据库应用程序，以构建由人工智能驱动的体验。

该笔记本介绍了如何使用Google Cloud Bigtable通过BigtableChatMessageHistory类来存储聊天消息历史。

Learn more about the package on GitHub.

Open In Colab

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-bigtable package, so we need to install it.

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

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)

☁ 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}

🔐 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()

基本用法​

初始化Bigtable模式​

BigtableChatMessageHistory 的模式要求实例和表必须存在，并且具有名为 langchain 的列族。

# @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，可以使用以下函数来创建它们：

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,
)

BigtableChatMessageHistory​

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

  1. instance_id - 用于聊天消息历史的 Bigtable 实例。
  2. table_id ：用于存储聊天消息历史的 Bigtable 表。
  3. session_id - 一个唯一的标识符字符串，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Bigtable中，并且永远无法恢复。

message_history.clear()

高级用法​

自定义客户端​

The client created by default is the default client, using only admin=True option. To use a non-default, a custom client can be passed to the constructor.

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,
)