Google Cloud SQL for MySQL
Cloud SQL 是一个完全托管的关系型数据库服务,提供高性能、无缝集成和令人印象深刻的扩展性。它提供 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 数据库引擎。扩展您的数据库应用程序,利用 Cloud SQL 的 Langchain 集成构建由 AI 驱动的体验。
本笔记本介绍如何使用Cloud SQL for MySQL通过MySQLLoader
和MySQLDocumentSaver
来保存、加载和删除langchain文档。
了解更多关于该包的信息,请访问GitHub。
开始之前
要运行此笔记本,您需要执行以下操作:
- 创建一个Google Cloud项目
- 启用 Cloud SQL 管理 API。
- 创建一个Cloud SQL for MySQL实例
- 创建一个Cloud SQL数据库
- 将IAM数据库用户添加到数据库(可选)
在确认可以访问此笔记本运行时环境中的数据库后,填写以下值并在运行示例脚本之前运行单元格。
# @markdown Please fill in the both the Google Cloud region and name of your Cloud SQL instance.
REGION = "us-central1" # @param {type:"string"}
INSTANCE = "test-instance" # @param {type:"string"}
# @markdown Please specify a database and a table for demo purpose.
DATABASE = "test" # @param {type:"string"}
TABLE_NAME = "test-default" # @param {type:"string"}
🦜🔗 库安装
集成位于其自己的langchain-google-cloud-sql-mysql
包中,因此我们需要安装它。
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-mysql
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,请尝试以下操作:
- 运行
gcloud config list
。 - 运行
gcloud projects list
。 - 查看支持页面:Locate the project 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用户身份验证到Google Cloud,以便访问您的Google Cloud项目。
- 如果您正在使用Colab运行此笔记本,请使用下面的单元格并继续。
- 如果您正在使用Vertex AI Workbench,请查看这里的设置说明。
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
基本用法
MySQLEngine 连接池
在从MySQL表保存或加载文档之前,我们需要首先配置一个连接到Cloud SQL数据库的连接池。MySQLEngine
配置了一个到您的Cloud SQL数据库的连接池,使您的应用程序能够成功连接,并遵循行业最佳实践。
要使用MySQLEngine.from_instance()
创建MySQLEngine
,你只需要提供4样东西:
project_id
: Google Cloud 项目中 Cloud SQL 实例所在的项目 ID。region
: Cloud SQL 实例所在的区域。instance
: Cloud SQL 实例的名称。database
: 要连接的 Cloud SQL 实例上的数据库名称。
默认情况下,IAM 数据库认证将用作数据库认证的方法。该库使用属于从环境中获取的应用程序默认凭据 (ADC)的 IAM 主体。
有关IAM数据库认证的更多信息,请参阅:
可选地,也可以使用内置数据库认证,通过用户名和密码访问Cloud SQL数据库。只需提供可选的user
和password
参数给MySQLEngine.from_instance()
:
user
: 用于内置数据库认证和登录的数据库用户password
: 用于内置数据库认证和登录的数据库密码。
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine
engine = MySQLEngine.from_instance(
project_id=PROJECT_ID, region=REGION, instance=INSTANCE, database=DATABASE
)
初始化一个表格
通过MySQLEngine.init_document_table(
初始化默认模式的表。表列:
- 页面内容(类型:文本)
- langchain_metadata (类型: JSON)
overwrite_existing=True
标志意味着新初始化的表将替换任何同名的现有表。
engine.init_document_table(TABLE_NAME, overwrite_existing=True)
保存文档
使用MySQLDocumentSaver.add_documents(
保存langchain文档。要初始化MySQLDocumentSaver
类,你需要提供两样东西:
engine
- 一个MySQLEngine
引擎的实例。table_name
- 在Cloud SQL数据库中存储langchain文档的表的名称。
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLDocumentSaver
test_docs = [
Document(
page_content="Apple Granny Smith 150 0.99 1",
metadata={"fruit_id": 1},
),
Document(
page_content="Banana Cavendish 200 0.59 0",
metadata={"fruit_id": 2},
),
Document(
page_content="Orange Navel 80 1.29 1",
metadata={"fruit_id": 3},
),
]
saver = MySQLDocumentSaver(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
saver.add_documents(test_docs)
加载文档
使用MySQLLoader.load()
或MySQLLoader.lazy_load()
加载langchain文档。lazy_load
返回一个生成器,仅在迭代期间查询数据库。要初始化MySQLLoader
类,您需要提供:
engine
- 一个MySQLEngine
引擎的实例。table_name
- 在Cloud SQL数据库中存储langchain文档的表的名称。
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader
loader = MySQLLoader(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = loader.lazy_load()
for doc in docs:
print("Loaded documents:", doc)
通过查询加载文档
除了从表中加载文档外,我们还可以选择从通过SQL查询生成的视图中加载文档。例如:
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader
loader = MySQLLoader(
engine=engine,
query=f"select * from `{TABLE_NAME}` where JSON_EXTRACT(langchain_metadata, '$.fruit_id') = 1;",
)
onedoc = loader.load()
onedoc
从SQL查询生成的视图可以具有与默认表不同的模式。在这种情况下,MySQLLoader的行为与从具有非默认模式的表加载的行为相同。请参阅章节使用自定义文档页面内容和元数据加载文档。
删除文档
从MySQL表中删除一系列langchain文档,使用MySQLDocumentSaver.delete(
。
对于具有默认模式(page_content, langchain_metadata)的表,删除条件为:
如果列表中存在一个document
,则应删除row
,使得
document.page_content
等于row[page_content]
document.metadata
等于row[langchain_metadata]
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader
loader = MySQLLoader(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)
saver.delete(onedoc)
print("Documents after delete:", loader.load())
高级用法
加载带有自定义文档页面内容和元数据的文档
首先我们准备一个具有非默认模式的示例表,并用一些任意数据填充它。
import sqlalchemy
with engine.connect() as conn:
conn.execute(sqlalchemy.text(f"DROP TABLE IF EXISTS `{TABLE_NAME}`"))
conn.commit()
conn.execute(
sqlalchemy.text(
f"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `{TABLE_NAME}`(
fruit_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
fruit_name VARCHAR(100) NOT NULL,
variety VARCHAR(50),
quantity_in_stock INT NOT NULL,
price_per_unit DECIMAL(6,2) NOT NULL,
organic TINYINT(1) NOT NULL
)
"""
)
)
conn.execute(
sqlalchemy.text(
f"""
INSERT INTO `{TABLE_NAME}` (fruit_name, variety, quantity_in_stock, price_per_unit, organic)
VALUES
('Apple', 'Granny Smith', 150, 0.99, 1),
('Banana', 'Cavendish', 200, 0.59, 0),
('Orange', 'Navel', 80, 1.29, 1);
"""
)
)
conn.commit()
如果我们仍然使用MySQLLoader
的默认参数从这个示例表中加载langchain文档,加载文档的page_content
将是表的第一列,而metadata
将包含所有其他列的键值对。
loader = MySQLLoader(
engine=engine,
table_name=TABLE_NAME,
)
loader.load()
我们可以通过在初始化MySQLLoader
时设置content_columns
和metadata_columns
来指定我们想要加载的内容和元数据。
content_columns
: 要写入文档page_content
的列。metadata_columns
: 要写入文档metadata
的列。
例如在这里,content_columns
中的列值将被连接成一个以空格分隔的字符串,作为加载文档的page_content
,而加载文档的metadata
将仅包含metadata_columns
中指定的列的键值对。
loader = MySQLLoader(
engine=engine,
table_name=TABLE_NAME,
content_columns=[
"variety",
"quantity_in_stock",
"price_per_unit",
"organic",
],
metadata_columns=["fruit_id", "fruit_name"],
)
loader.load()
保存带有自定义页面内容和元数据的文档
为了将langchain文档保存到具有自定义元数据字段的表中。我们首先需要通过MySQLEngine.init_document_table()
创建这样的表,并指定我们想要的metadata_columns
列表。在这个例子中,创建的表将具有以下表列:
- description (类型: text): 用于存储水果的描述。
- fruit_name (类型 text): 用于存储水果名称。
- organic (类型 tinyint(1)): 用于判断水果是否为有机的。
- other_metadata (类型: JSON): 用于存储水果的其他元数据信息。
我们可以使用以下参数与MySQLEngine.init_document_table()
来创建表:
table_name
: 在Cloud SQL数据库中存储langchain文档的表的名称。metadata_columns
: 一个sqlalchemy.Column
的列表,表示我们需要的元数据列列表。content_column
: 用于存储langchain文档page_content
的列名。默认值:page_content
。metadata_json_column
: 用于存储langchain文档额外metadata
的JSON列的名称。默认值:langchain_metadata
。
engine.init_document_table(
TABLE_NAME,
metadata_columns=[
sqlalchemy.Column(
"fruit_name",
sqlalchemy.UnicodeText,
primary_key=False,
nullable=True,
),
sqlalchemy.Column(
"organic",
sqlalchemy.Boolean,
primary_key=False,
nullable=True,
),
],
content_column="description",
metadata_json_column="other_metadata",
overwrite_existing=True,
)
使用MySQLDocumentSaver.add_documents(
保存文档。正如你在这个例子中看到的,
document.page_content
将被保存到description
列中。document.metadata.fruit_name
将被保存到fruit_name
列中。document.metadata.organic
将被保存到organic
列中。document.metadata.fruit_id
将以 JSON 格式保存到other_metadata
列中。
test_docs = [
Document(
page_content="Granny Smith 150 0.99",
metadata={"fruit_id": 1, "fruit_name": "Apple", "organic": 1},
),
]
saver = MySQLDocumentSaver(
engine=engine,
table_name=TABLE_NAME,
content_column="description",
metadata_json_column="other_metadata",
)
saver.add_documents(test_docs)
with engine.connect() as conn:
result = conn.execute(sqlalchemy.text(f"select * from `{TABLE_NAME}`;"))
print(result.keys())
print(result.fetchall())
删除带有自定义页面内容和元数据的文档
我们也可以通过MySQLDocumentSaver.delete(
从具有自定义元数据列的表中删除文档。删除条件是:
如果列表中存在一个document
,则应删除row
,使得
document.page_content
等于row[page_content]
- 对于
document.metadata
中的每个元数据字段k
document.metadata[k]
等于row[k]
或document.metadata[k]
等于row[langchain_metadata][k]
- 在
row
中没有额外的元数据字段,但在document.metadata
中也没有。
loader = MySQLLoader(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)
saver.delete(docs)
print("Documents after delete:", loader.load())