Google Firestore (Datastore 模式)
Google Cloud Firestore in Datastore 是一个无服务器的文档导向数据库，可以根据需求进行扩展。扩展您的数据库应用程序，构建利用
Datastore的 Langchain 集成的 AI 驱动体验。
本笔记本介绍了如何使用 Google Cloud Firestore in Datastore 存储聊天消息历史记录，使用 DatastoreChatMessageHistory 类。
在 GitHub 上了解有关该软件包的更多信息。
开始之前
要运行此笔记本，您需要执行以下操作：
在确认对该笔记本运行时环境中数据库的访问权限后，请填写以下值并在运行示例脚本之前运行该单元。
🦜🔗 库安装
集成存在于其自己的 langchain-google-datastore 包中，因此我们需要安装它。
%pip install -upgrade --quiet langchain-google-datastore
仅限 Colab：取消注释以下单元以重启内核，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，请尝试以下方法：
- 运行
gcloud config list。 - 运行
gcloud projects list。 - 查看支持页面：查找项目 ID。
# @markdown 请在下面填写您的 Google Cloud 项目 ID，然后运行该单元格。
PROJECT_ID = "my-project-id" # @param {type:"string"}
# 设置项目 ID
!gcloud config set project {PROJECT_ID}
🔐 身份验证
以登录此笔记本的 IAM 用户身份对 Google Cloud 进行身份验证，以访问您的 Google Cloud 项目。
- 如果您使用 Colab 运行此笔记本，请使用下面的单元格并继续。
- 如果您使用 Vertex AI Workbench，请查看 此处 的设置说明。
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
API 启用
langchain-google-datastore 包要求您在 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，您只需提供 3 个参数：
session_id- 一个唯一标识符字符串，用于指定会话的 ID。kind- 要写入的 Datastore 种类名称。这个值是可选的，默认情况下将使用ChatHistory作为种类。collection- 指向 Datastore 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
清理
当特定会话的历史记录过时并且可以从数据库和内存中删除时，可以通过以下方式进行。
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
客户端默认使用可用的环境变量创建。可以将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()