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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 MySQLPostgreSQLSQL 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MySQLLoaderMySQLDocumentSaver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

在Colab中打开

开始之前

要运行此笔记本,您需要执行以下操作:

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:

  1. project_id : Google Cloud 项目中 Cloud SQL 实例所在的项目 ID。
  2. region : Cloud SQL 实例所在的区域。
  3. instance : Cloud SQL 实例的名称。
  4. 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userpassword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:

  1. engine - 一个 MySQLEngine 引擎的实例。
  2. 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)
API Reference:Document

加载文档

使用MySQLLoader.load()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:

  1. engine - 一个 MySQLEngine 引擎的实例。
  2. 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_columnsmetadata_columns来指定我们想要加载的内容和元数据。

  1. content_columns: 要写入文档page_content的列。
  2. 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:

  1. table_name: 在Cloud SQL数据库中存储langchain文档的表的名称。
  2. metadata_columns: 一个sqlalchemy.Column的列表,表示我们需要的元数据列列表。
  3. content_column: 用于存储langchain文档page_content的列名。默认值:page_content
  4. 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]document.metadata[k]等于row[langchain_metadata][k]
  • 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())

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