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Google Cloud Firestore（数据存储模式）

Google Cloud Firestore in Datastore 是一种无服务器、面向文档的数据库，可随需求扩展。通过利用 Datastore's Langchain 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。

本笔记本介绍了如何使用Google Cloud Firestore in Datastore与DatastoreChatMessageHistory类一起存储聊天消息历史。

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：

在确认此笔记本的运行环境可以访问数据库后，请填写以下值并运行该单元格，然后再运行示例脚本。

🦜🔗 库安装​

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

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

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()

API 支持​

该 langchain-google-datastore 软件包要求您在 Google Cloud 项目中启用 Datastore API。

# enable Datastore API
!gcloud services enable datastore.googleapis.com

基本用法​

数据存储聊天消息历史​

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

  1. session_id - 一个唯一的标识符字符串，用于指定会话的ID。
  2. kind - 要写入的Datastore种类的名称。这是一个可选值，默认情况下将使用 ChatHistory 作为种类。
  3. collection - 指向 Datastore 集合的单个以 /-分隔的路径。
from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory

chat_history = DatastoreChatMessageHistory(
    session_id="user-session-id", collection="HistoryMessages"
)

chat_history.add_user_message("Hi!")
chat_history.add_ai_message("How can I help you?")
chat_history.messages

清理​

当特定会话的历史记录已过时，可以从数据库和内存中删除时，可以通过以下方式进行。

注意： 数据一旦删除，将不再存储在数据存储中，并且永远无法恢复。

chat_history.clear()

自定义客户端​

默认使用可用的环境变量创建客户端。可以将自定义客户端传递给构造函数。

from google.auth import compute_engine
from google.cloud import datastore

client = datastore.Client(
    project="project-custom",
    database="non-default-database",
    credentials=compute_engine.Credentials(),
)

history = DatastoreChatMessageHistory(
    session_id="session-id", collection="History", client=client
)

history.add_user_message("New message")

history.messages

history.clear()