Google firestore in datastore mode 集成

使用 LangChain Python 集成 Google Firestore in Datastore 模式文档加载器。

Firestore in Datastore Mode 是一个为自动扩展、高性能和简化应用开发而构建的 NoSQL 文档数据库。利用 Datastore 的 LangChain 集成扩展您的数据库应用，构建 AI 驱动的体验。

本笔记本介绍了如何使用 Firestore in Datastore Mode 通过 DatastoreLoader 和 DatastoreSaver 来 保存、加载和删除 langchain 文档。

在 GitHub 上了解更多关于该包的信息。

开始前

要运行此笔记本，您需要执行以下操作：

• 创建 Google Cloud 项目
• 启用 Datastore API
• 创建 Firestore in Datastore Mode 数据库

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

🦜🔗 库安装

集成位于其自己的 langchain-google-datastore 包中，因此我们需要安装它。

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

Colab 仅限: 取消注释以下单元格以重启内核，或使用按钮重启内核。对于 Gemini Enterprise Agent Platform 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 云项目，以便您可以在本笔记本中利用 Google 云资源。

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：定位项目 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}

🔐 身份验证

以登录到此笔记本的 IAM 用户身份验证 Google Cloud，以便访问您的 Google Cloud 项目。

• 如果您使用 Colab 运行此笔记本，请使用以下单元格并继续。
• 如果您使用 Gemini Enterprise Agent Platform Workbench，请查看 Gemini Enterprise Agent Platform Workbench 设置说明。

from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

基本用法

保存文档

使用 DatastoreSaver.upsert_documents(<documents>) 保存 langchain 文档。默认情况下，它将尝试从 Document 元数据中的 key 提取实体键。

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_datastore import DatastoreSaver

saver = DatastoreSaver()

data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data)

无键保存文档

如果指定了 kind，文档将使用自动生成的 ID 进行存储。

saver = DatastoreSaver("MyKind")

saver.upsert_documents(data)

通过 kind 加载文档

使用 DatastoreLoader.load() 或 DatastoreLoader.lazy_load() 加载 langchain 文档。lazy_load 返回一个生成器，该生成器仅在迭代期间查询数据库。要初始化 DatastoreLoader 类，您需要提供：

1. source - 加载文档的源。它可以是 Query 的实例或要从中读取的 Datastore kind 的名称。

from langchain_google_datastore import DatastoreLoader

loader = DatastoreLoader("MyKind")
data = loader.load()

通过查询加载文档

除了从 kind 加载文档外，我们还可以选择从查询加载文档。例如：

from google.cloud import datastore

client = datastore.Client(database="non-default-db", namespace="custom_namespace")
query_load = client.query(kind="MyKind")
query_load.add_filter("region", "=", "west_coast")

loader_document = DatastoreLoader(query_load)

data = loader_document.load()

删除文档

使用 DatastoreSaver.delete_documents(<documents>) 从 Datastore 删除一组 langchain 文档。

saver = DatastoreSaver()

saver.delete_documents(data)

keys_to_delete = [
    ["Kind1", "identifier"],
    ["Kind2", 123],
    ["Kind3", "identifier", "NestedKind", 456],
]
# The Documents will be ignored and only the document ids will be used.
saver.delete_documents(data, keys_to_delete)

高级用法

使用自定义文档页面内容和元数据加载文档

page_content_properties 和 metadata_properties 的参数将指定要写入 LangChain Document page_content 和 metadata 的实体属性。

loader = DatastoreLoader(
    source="MyKind",
    page_content_fields=["data_field"],
    metadata_fields=["metadata_field"],
)

data = loader.load()

自定义页面内容格式

当 page_content 只包含一个字段时，信息将是该字段的值。否则，page_content 将以 JSON 格式显示。

自定义连接和身份验证

from google.auth import compute_engine
from google.cloud.firestore import Client

client = Client(database="non-default-db", creds=compute_engine.Credentials())
loader = DatastoreLoader(
    source="foo",
    client=client,
)

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官方原文：src/oss/python/integrations/document_loaders/google_datastore.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。