Skip to main content
Open In ColabOpen on GitHub

Google Cloud Firestore（数据存储模式）

Google Cloud Firestore in Datastore is a serverless document-oriented database that scales to meet any demand. Extend your database application to build AI-powered experiences leveraging Datastore's Langchain integrations.

本笔记本介绍了如何使用 Google Cloud Firestore in Datastore 来存储聊天消息历史记录，以及如何使用 DatastoreChatMessageHistory 类。

在 GitHub 上了解更多关于该包的信息。

Open In Colab

开始之前​

要运行此笔记本，您需要执行以下操作：

在确认此笔记本运行环境中的数据库访问权限后，填写以下值并在运行示例脚本之前运行该单元格。

🦜🔗 库安装​

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

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

仅限 Colab：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 Vertex AI 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 Cloud 项目​

设置您的 Google Cloud 项目，以便您可以在本笔记本中利用 Google Cloud 资源。

如果您不知道自己的项目 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 用户身份对 Google Cloud 进行身份验证，以便访问您的 Google Cloud 项目。

  • 如果您正在使用 Colab 运行此笔记本，请使用下方的单元格并继续。
  • 如果您正在使用 Vertex AI Workbench，请查看设置说明 此处。
from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

API启用​

langchain-google-datastore 包需要您在 Google Cloud 项目中 启用 Datastore API。

# enable Datastore API
!gcloud services enable datastore.googleapis.com

基本用法​

DatastoreChatMessageHistory​

要初始化 DatastoreChatMessageHistory 类，您只需要提供以下三项内容：

  1. session_id - 一个唯一的标识符字符串，用于指定会话的ID。
  2. kind - 要写入的数据存储类型名称。这是一个可选值，默认情况下将使用 ChatHistory 作为类型。
  3. collection - 到数据存储库集合的单个 /-分隔路径。
from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory

chat_history = DatastoreChatMessageHistory(
    session_id="user-session-id", collection="HistoryMessages"
)

chat_history.add_user_message("Hi!")
chat_history.add_ai_message("How can I help you?")
chat_history.messages

正在清理​

当特定会话的历史记录过时，可以从数据库和内存中删除时，可以按照以下方式进行。

注意： 一旦删除，数据将不再存储在 Datastore 中，并且将永久丢失。

chat_history.clear()

自定义客户端​

默认情况下，客户端是使用可用的环境变量创建的。可以将一个自定义客户端传递给构造函数。

from google.auth import compute_engine
from google.cloud import datastore

client = datastore.Client(
    project="project-custom",
    database="non-default-database",
    credentials=compute_engine.Credentials(),
)

history = DatastoreChatMessageHistory(
    session_id="session-id", collection="History", client=client
)

history.add_user_message("New message")

history.messages

history.clear()