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Google El Carro 用于 Oracle 工作负载

Google El Carro Oracle Operator offers a way to run Oracle databases in Kubernetes as a portable, open source, community driven, no vendor lock-in container orchestration system. El Carro provides a powerful declarative API for comprehensive and consistent configuration and deployment as well as for real-time operations and monitoring. Extend your Oracle database's capabilities to build AI-powered experiences by leveraging the El Carro Langchain integration.

本指南介绍了如何使用 El Carro Langchain 集成来 保存、加载和删除 Langchain 文档 ,配合使用 ElCarroLoader 和 ElCarroDocumentSaver。此集成适用于任何 Oracle 数据库,无论其运行位置如何。

在 GitHub 上了解更多关于该包的信息。

Open In Colab

开始之前​

请完成 README 中的入门 部分, 以设置您的 El Carro Oracle 数据库。

🦜🔗 库安装​

该集成位于其独立的 langchain-google-el-carro 包中,因此我们需要安装它。

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-el-carro

基本用法​

设置 Oracle 数据库连接​

请填写以下变量,填入您的 Oracle 数据库连接详情。

# @title Set Your Values Here { display-mode: "form" }
HOST = "127.0.0.1" # @param {type: "string"}
PORT = 3307 # @param {type: "integer"}
DATABASE = "my-database" # @param {type: "string"}
TABLE_NAME = "message_store" # @param {type: "string"}
USER = "my-user" # @param {type: "string"}
PASSWORD = input("Please provide a password to be used for the database user: ")

如果您正在使用 El Carro,可以在 El Carro Kubernetes 实例的状态中找到主机名和端口值。 请使用您为 PDB 创建的用户密码。

示例输出:

kubectl get -w instances.oracle.db.anthosapis.com -n db
NAME DB ENGINE VERSION EDITION ENDPOINT URL DB NAMES BACKUP ID READYSTATUS READYREASON DBREADYSTATUS DBREADYREASON

mydb Oracle 18c Express mydb-svc.db 34.71.69.25:6021 ['pdbname'] TRUE CreateComplete True CreateComplete

ElCarroEngine 连接池

ElCarroEngine 配置到 Oracle 数据库的连接池,使您的应用程序能够成功建立连接,并遵循行业最佳实践。

from langchain_google_el_carro import ElCarroEngine

elcarro_engine = ElCarroEngine.from_instance(
db_host=HOST,
db_port=PORT,
db_name=DATABASE,
db_user=USER,
db_password=PASSWORD,
)

初始化表格​

通过 elcarro_engine.init_document_table(<table_name>) 初始化默认模式的表。表列:

  • page_content(类型:文本)
  • langchain_metadata(类型:JSON)
elcarro_engine.drop_document_table(TABLE_NAME)
elcarro_engine.init_document_table(
table_name=TABLE_NAME,
)

保存文档

使用 ElCarroDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存 LangChain 文档。要初始化 ElCarroDocumentSaver 类,您需要提供两件事:

  1. elcarro_engine - 一个 ElCarroEngine 引擎的实例。
  2. table_name - Oracle 数据库中用于存储 LangChain 文档的表名。
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_el_carro import ElCarroDocumentSaver

doc = Document(
page_content="Banana",
metadata={"type": "fruit", "weight": 100, "organic": 1},
)

saver = ElCarroDocumentSaver(
elcarro_engine=elcarro_engine,
table_name=TABLE_NAME,
)
saver.add_documents([doc])
API 参考:文档

加载文档​

使用 ElCarroLoader.load() 或 ElCarroLoader.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 ElCarroLoader 类,您需要提供:

  1. elcarro_engine - 一个 ElCarroEngine 引擎的实例。
  2. table_name - Oracle 数据库中用于存储 LangChain 文档的表名。
from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader

loader = ElCarroLoader(elcarro_engine=elcarro_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,我们还可以选择从由 SQL 查询生成的视图中加载文档。例如:

from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader

loader = ElCarroLoader(
elcarro_engine=elcarro_engine,
query=f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} WHERE json_value(langchain_metadata, '$.organic') = '1'",
)
onedoc = loader.load()
print(onedoc)

从 SQL 查询生成的视图可能具有与默认表不同的模式。 在这种情况下,ElCarroLoader 的行为与从具有非默认模式的表加载时相同。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 Oracle 表中删除一系列 langchain 文档,使用 ElCarroDocumentSaver.delete(<documents>)。

对于具有默认架构(page_content, langchain_metadata)的表,删除条件为:

如果列表中存在一个 document,则应删除一个 row,使得

  • document.page_content 等于 row[page_content]
  • document.metadata 等于 row[langchain_metadata]
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)
saver.delete(onedoc)
print("Documents after delete:", loader.load())

高级用法​

使用自定义文档页面内容和元数据加载文档​

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

create_table_query = f"""CREATE TABLE {TABLE_NAME} (
fruit_id NUMBER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY (START WITH 1),
fruit_name VARCHAR2(100) NOT NULL,
variety VARCHAR2(50),
quantity_in_stock NUMBER(10) NOT NULL,
price_per_unit NUMBER(6,2) NOT NULL,
organic NUMBER(3) NOT NULL
)"""
elcarro_engine.drop_document_table(TABLE_NAME)

with elcarro_engine.connect() as conn:
conn.execute(sqlalchemy.text(create_table_query))
conn.commit()
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)
"""
)
)
conn.execute(
sqlalchemy.text(
f"""
INSERT INTO {TABLE_NAME} (fruit_name, variety, quantity_in_stock, price_per_unit, organic)
VALUES ('Banana', 'Cavendish', 200, 0.59, 0)
"""
)
)
conn.execute(
sqlalchemy.text(
f"""
INSERT INTO {TABLE_NAME} (fruit_name, variety, quantity_in_stock, price_per_unit, organic)
VALUES ('Orange', 'Navel', 80, 1.29, 1)
"""
)
)
conn.commit()

如果我们仍然使用此示例表中 ElCarroLoader 的默认参数加载 LangChain 文档,则已加载文档的 page_content 将是表格的第一列,而 metadata 将由所有其他列的键值对组成。

loader = ElCarroLoader(
elcarro_engine=elcarro_engine,
table_name=TABLE_NAME,
)
loaded_docs = loader.load()
print(f"Loaded Documents: [{loaded_docs}]")

我们可以通过在初始化 ElCarroLoader 时设置 content_columns 和 metadata_columns 来指定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,在此处,content_columns 中列的值将被连接成一个以空格分隔的字符串,而加载文档的 page_content 和加载文档的 metadata 将仅包含在 metadata_columns 中指定的列的键值对。

loader = ElCarroLoader(
elcarro_engine=elcarro_engine,
table_name=TABLE_NAME,
content_columns=[
"variety",
"quantity_in_stock",
"price_per_unit",
"organic",
],
metadata_columns=["fruit_id", "fruit_name"],
)
loaded_docs = loader.load()
print(f"Loaded Documents: [{loaded_docs}]")

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, 我们首先需要借助 ElCarroEngine.init_document_table() 创建这样的表,并 指定我们希望它拥有的 metadata_columns 列表。在此示例中, 创建的表将包含以下表列:

  • content(类型:文本):用于存储水果描述。
  • type (type VARCHAR2(200)):用于存储水果类型。
  • weight(类型 INT):用于存储水果重量。
  • extra_json_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 elcarro_engine.init_document_table() 一起创建表格:

  1. table_name: Oracle 数据库中用于存储 LangChain 文档的表名。
  2. metadata_columns:一个 sqlalchemy.Column 列表,用于指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", "VARCHAR2(4000)"
  4. metadata_json_column: 用于存储额外 JSON 的列名 metadata 的 LangChain 文档。默认值:"langchain_metadata", "VARCHAR2(4000)"。
elcarro_engine.drop_document_table(TABLE_NAME)
elcarro_engine.init_document_table(
table_name=TABLE_NAME,
metadata_columns=[
sqlalchemy.Column("type", sqlalchemy.dialects.oracle.VARCHAR2(200)),
sqlalchemy.Column("weight", sqlalchemy.INT),
],
content_column="content",
metadata_json_column="extra_json_metadata",
)

使用 ElCarroDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存文档。如您在此示例中所见,

  • document.page_content 将被保存到 content 列中。
  • document.metadata.type 将被保存到 type 列中。
  • document.metadata.weight 将被保存到 weight 列中。
  • document.metadata.organic 将以 JSON 格式保存到 extra_json_metadata 列中。
doc = Document(
page_content="Banana",
metadata={"type": "fruit", "weight": 100, "organic": 1},
)

print(f"Original Document: [{doc}]")

saver = ElCarroDocumentSaver(
elcarro_engine=elcarro_engine,
table_name=TABLE_NAME,
content_column="content",
metadata_json_column="extra_json_metadata",
)
saver.add_documents([doc])

loader = ElCarroLoader(
elcarro_engine=elcarro_engine,
table_name=TABLE_NAME,
content_columns=["content"],
metadata_columns=[
"type",
"weight",
],
metadata_json_column="extra_json_metadata",
)

loaded_docs = loader.load()
print(f"Loaded Document: [{loaded_docs[0]}]")

删除具有自定义页面内容和元数据的文档​

我们也可以通过 ElCarroDocumentSaver.delete(<documents>) 从表中删除带有自定义元数据列的文档。删除条件为:

如果列表中存在一个 document,则应删除一个 row,使得

  • document.page_content 等于 row[page_content]
  • 对于每个元数据字段k in document.metadata
    • document.metadata[k] 等于 row[k] 或 document.metadata[k] 等于 row[langchain_metadata][k]
  • row 中不存在 document.metadata 中没有的额外元数据字段。
loader = ElCarroLoader(elcarro_engine=elcarro_engine, table_name=TABLE_NAME)
saver.delete(loader.load())
print(f"Documents left: {len(loader.load())}")

更多示例

请查看 demo_doc_loader_basic.py 和 demo_doc_loader_advanced.py 以获取 完整的代码示例。