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谷歌 Spanner

Google Cloud Spanner 是一个高度可扩展的数据库，它将无限可扩展性与关系语义（如次要索引、强一致性、模式和 SQL）结合在一个简单的解决方案中，提供 99.999% 的可用性。

本笔记本介绍了如何使用 Spanner 存储聊天消息历史，使用 SpannerChatMessageHistory 类。

在 GitHub 上了解更多关于这个包的信息。

在 Colab 中打开

开始之前​

要运行这个笔记本，您需要执行以下操作：

🦜🔗 安装库​

集成位于自己的 langchain-google-spanner 包中，因此我们需要安装它。

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

仅限 Colab： 取消下面的注释以重新启动内核，或者使用顶部的按钮重新启动内核。对于 Vertex AI Workbench，您可以使用顶部的按钮重新启动终端。

# # 自动安装后重新启动内核，以便您的环境可以访问新的包
# import IPython
# app = IPython.Application.instance()
# app.kernel.do_shutdown(True)

🔐 认证​

作为 IAM 用户登录到这个笔记本中，需要对 Google Cloud 进行身份验证，以便访问您的 Google Cloud 项目。

  • 如果您使用 Colab 运行这个笔记本，请使用下面的单元格并继续。

  • 如果您使用 Vertex AI Workbench，请查看这里的设置说明。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

☁ 设置您的 Google Cloud 项目​

设置您的 Google Cloud 项目，以便您可以在这个笔记本中利用 Google Cloud 资源。

如果您不知道您的项目 ID，请尝试以下操作：

  • 运行 gcloud config list。

  • 运行 gcloud projects list。

  • 查看支持页面：查找项目 ID。

# @markdown 请在下面的值中填写您的 Google Cloud 项目 ID，然后运行单元格。
PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}
# 设置项目 ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

💡 启用 API​

langchain-google-spanner 包要求您在您的 Google Cloud 项目中启用 Spanner API。

# 启用 Spanner API
!gcloud services enable spanner.googleapis.com

基本用法​

设置 Spanner 数据库值​

在 Spanner 实例页面中找到您的数据库值。

# @title 在此处设置您的值 { display-mode: "form" }
INSTANCE = "my-instance"  # @param {type: "string"}
DATABASE = "my-database"  # @param {type: "string"}
TABLE_NAME = "message_store"  # @param {type: "string"}

初始化表​

SpannerChatMessageHistory 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记录。

可以使用辅助方法 init_chat_history_table() 来为您创建具有适当模式的表。

from langchain_google_spanner import (
    SpannerChatMessageHistory,
)
SpannerChatMessageHistory.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

SpannerChatMessageHistory​

要初始化 SpannerChatMessageHistory 类，您只需要提供 3 个东西：

  1. instance_id - Spanner 实例的名称

  2. database_id - Spanner 数据库的名称

  3. session_id - 一个唯一标识符字符串，用于指定会话的 id

  4. table_name - 数据库中存储聊天消息历史记录的表的名称

message_history = SpannerChatMessageHistory(
    instance_id=INSTANCE,
    database_id=DATABASE,
    table_name=TABLE_NAME,
    session_id="user-session-id",
)
message_history.add_user_message("hi!")
message_history.add_ai_message("whats up?")
message_history.messages

自定义客户端​

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

from google.cloud import spanner
custom_client_message_history = SpannerChatMessageHistory(
    instance_id="my-instance",
    database_id="my-database",
    client=spanner.Client(...),
)

清理​

当特定会话的历史记录过时且可以被删除时，可以按以下方式进行操作。

注意：一旦删除，数据将不再存储在 Cloud Spanner 中，将永久丢失。

message_history = SpannerChatMessageHistory(
    instance_id=INSTANCE,
    database_id=DATABASE,
    table_name=TABLE_NAME,
    session_id="user-session-id",
)
message_history.clear()

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