谷歌云 SQL for SQL server (Google Cloud SQL for SQL server)

Cloud SQL 是一项完全托管的关系数据库服务，可提供高性能、无缝集成和出色的可扩展性。它提供 MySQL、PostgreSQL 和 SQL 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 AI 驱动的体验。

此笔记本介绍了如何使用 Cloud SQL for SQL Server 通过 MSSQLLoader 和 MSSQLDocumentSaver 保存、加载和删除 langchain 文档。

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

• 创建一个 Google Cloud 项目
• 启用 Cloud SQL Admin API。
• 创建 Cloud SQL for SQL Server 实例
• 创建一个 Cloud SQL 数据库
• 向数据库添加 IAM 数据库用户（可选）

确认可以在此笔记本的运行时环境中访问数据库后，请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 fill in user name and password of your Cloud SQL instance.
DB_USER = "sqlserver"  # @param {type:"string"}
DB_PASS = "password"  # @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

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

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-cloud-sql-mssql

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)

🔐 身份验证

以登录此笔记本的 IAM 用户身份向 Google Cloud 进行身份验证，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()

☁ 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使用 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。
• 请参阅支持页面：查找项目 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}

💡 API 启用

langchain-google-cloud-sql-mssql 包要求您在 Google Cloud 项目中启用 Cloud SQL Admin API。

# enable Cloud SQL Admin API
!gcloud services enable sqladmin.googleapis.com

基本用法

MSSQLEngine 连接池

在从 MSSQL 表保存或加载文档之前，我们需要先配置到 Cloud SQL 数据库的连接池。MSSQLEngine 配置到您的 Cloud SQL 数据库的 SQLAlchemy 连接池，从而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 MSSQLEngine.from_instance() 创建 MSSQLEngine，您只需要提供 4 个内容

1. project_id：Cloud SQL 实例所在的 Google Cloud 项目的项目 ID。
2. region：Cloud SQL 实例所在的区域。
3. instance：Cloud SQL 实例的名称。
4. database：要连接到 Cloud SQL 实例的数据库的名称。
5. user：用于内置数据库身份验证和登录的数据库用户。
6. password：用于内置数据库身份验证和登录的数据库密码。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine

engine = MSSQLEngine.from_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
    user=DB_USER,
    password=DB_PASS,
)

初始化表

通过 MSSQLEngine.init_document_table(<table_name>) 初始化默认架构的表。表列

• page_content（类型：文本）
• langchain_metadata（类型：JSON）

overwrite_existing=True 标志表示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 MSSQLDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存 Langchain 文档。要初始化 MSSQLDocumentSaver 类，您需要提供两项内容

1. engine - 一个 MSSQLEngine 引擎的实例。
2. table_name - 云 SQL 数据库中用于存储 Langchain 文档的表名。

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLDocumentSaver

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 = MSSQLDocumentSaver(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
saver.add_documents(test_docs)

API 参考：Document

加载文档

使用 MSSQLLoader.load() 或 MSSQLLoader.lazy_load() 加载 Langchain 文档。lazy_load 返回一个生成器，它只在迭代期间查询数据库。要初始化 MSSQLDocumentSaver 类，您需要提供

1. engine - 一个 MSSQLEngine 引擎的实例。
2. table_name - 云 SQL 数据库中用于存储 Langchain 文档的表名。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader

loader = MSSQLLoader(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

除了从表加载文档外，我们还可以选择从 SQL 查询生成的视图加载文档。例如

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader

loader = MSSQLLoader(
    engine=engine,
    query=f"select * from \"{TABLE_NAME}\" where JSON_VALUE(langchain_metadata, '$.fruit_id') = 1;",
)
onedoc = loader.load()
onedoc

从 SQL 查询生成的视图可能具有与默认表不同的架构。在这种情况下，MSSQLLoader 的行为与从具有非默认架构的表加载相同。请参阅使用自定义文档页面内容和元数据加载文档部分。

删除文档

使用 MSSQLDocumentSaver.delete(<documents>) 从 MSSQL 表中删除 Langchain 文档列表。

对于具有默认架构（page_content，langchain_metadata）的表，删除标准是

如果列表中存在一个 document，使得

• document.page_content 等于 row[page_content]
• document.metadata 等于 row[langchain_metadata]

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader

loader = MSSQLLoader(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

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架构的示例表，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"""
            IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[{TABLE_NAME}]') AND type in (N'U'))
                BEGIN
                    CREATE TABLE [dbo].[{TABLE_NAME}](
                        fruit_id INT IDENTITY(1,1) 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 BIT NOT NULL
                    )
                END
            """
        )
    )
    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 MSSQLLoader 的默认参数从此示例表加载 Langchain 文档，则加载的文档的 page_content 将是表的第一列，而 metadata 将由所有其他列的键值对组成。

loader = MSSQLLoader(
    engine=engine,
    table_name=TABLE_NAME,
)
loader.load()

我们可以通过在初始化 MSSQLLoader 时设置 content_columns 和 metadata_columns 来指定我们想要加载的内容和元数据。

1. content_columns：要写入文档的 page_content 中的列。
2. metadata_columns：要写入文档的 metadata 中的列。

例如，在这里，content_columns 中的列的值将连接成一个以空格分隔的字符串，作为加载的文档的 page_content，并且加载的文档的 metadata 将仅包含 metadata_columns 中指定的列的键值对。

loader = MSSQLLoader(
    engine=engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    content_columns=[
        "variety",
        "quantity_in_stock",
        "price_per_unit",
        "organic",
    ],
    metadata_columns=["fruit_id", "fruit_name"],
)
loader.load()

使用自定义页面内容和元数据保存文档

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 MSSQLEngine.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，创建的表将具有表列

• description (类型：text): 用于存储水果描述。
• fruit_name (类型 text): 用于存储水果名称。
• organic (类型 tinyint(1)): 用于表示水果是否为有机。
• other_metadata (类型：JSON): 用于存储水果的其他元数据信息。

我们可以将以下参数与 MSSQLEngine.init_document_table() 一起使用来创建表

1. table_name：云 SQL 数据库中用于存储 Langchain 文档的表名。
2. metadata_columns：表示我们需要的一系列元数据列的 sqlalchemy.Column 列表。
3. content_column：用于存储 Langchain 文档的 page_content 的列名。默认值：page_content。
4. metadata_json_column：用于存储 Langchain 文档的额外 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 MSSQLDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存文档。正如您在此示例中所见，

• document.page_content 将保存到 description 列。
• document.metadata.fruit_name 将保存到 fruit_name 列。
• document.metadata.organic 将保存到 organic 列。
• document.metadata.fruit_id 将以 JSON 格式保存到 other_metadata 列。

test_docs = [
    Document(
        page_content="Granny Smith 150 0.99",
        metadata={"fruit_id": 1, "fruit_name": "Apple", "organic": 1},
    ),
]
saver = MSSQLDocumentSaver(
    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())

使用自定义页面内容和元数据删除文档

我们还可以使用 MSSQLDocumentSaver.delete(<documents>) 从具有自定义元数据列的表中删除文档。删除标准是

如果列表中存在一个 document，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] 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 = MSSQLLoader(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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