Google Cloud SQL for MySQL

Cloud SQL 是一种完全托管的关系数据库服务，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以构建利用 Cloud SQL 的 Langchain 集成的 AI 驱动的体验。

此笔记本介绍了如何使用 Cloud SQL for MySQL 来保存、加载和删除 langchain 文档，使用 MySQLLoader 和 MySQLDocumentSaver。

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

在确认访问了此笔记本运行时环境中的数据库后，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 specify a database and a table for demo purpose.
DATABASE = "test"  # @param {type:"string"}
TABLE_NAME = "test-default"  # @param {type:"string"}

🦜🔗 库安装

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

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

**仅限 Colab**：取消注释以下单元格以重新启动内核或使用按钮重新启动内核。对于 Vertex AI Workbench，您可以使用顶部的按钮重新启动终端。

# # 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，请尝试以下操作

运行 gcloud config list。
运行 gcloud projects list。
查看支持页面：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}

🔐 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，请查看设置说明此处。

from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

基本用法

MySQLEngine 连接池

在从 MySQL 表保存或加载文档之前，我们需要首先配置一个到 Cloud SQL 数据库的连接池。MySQLEngine 为您的 Cloud SQL 数据库配置了一个连接池，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 MySQLEngine.from_instance() 创建 MySQLEngine，您只需要提供 4 个内容

project_id：Cloud SQL 实例所在的 Google Cloud 项目的项目 ID。
region：Cloud SQL 实例所在的区域。
instance：Cloud SQL 实例的名称。
database：要连接到的 Cloud SQL 实例上的数据库的名称。

默认情况下，将使用 IAM 数据库身份验证作为数据库身份验证的方法。此库使用属于从环境获取的应用程序默认凭据 (ADC) 的 IAM 主体。

有关 IAM 数据库身份验证的更多信息，请参阅

或者，可以使用内置数据库身份验证，使用用户名和密码访问 Cloud SQL 数据库。只需将可选的 user 和 password 参数提供给 MySQLEngine.from_instance()

user：用于内置数据库身份验证和登录的数据库用户
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_mysql import MySQLEngine

engine = MySQLEngine.from_instance(
    project_id=PROJECT_ID, region=REGION, instance=INSTANCE, database=DATABASE
)

初始化表

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

page_content（类型：text）
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 MySQLDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存 langchain 文档。要初始化 MySQLDocumentSaver 类，您需要提供 2 个内容

engine - MySQLEngine 引擎的实例。
table_name - Cloud SQL 数据库中存储 langchain 文档的表的名称。

from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLDocumentSaver

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

API 参考：文档

加载文档

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

engine - MySQLEngine 引擎的实例。
table_name - Cloud SQL 数据库中存储 langchain 文档的表的名称。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader

loader = MySQLLoader(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

除了从表中加载文档外，我们还可以选择从 SQL 查询生成的视图中加载文档。例如

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader

loader = MySQLLoader(
    engine=engine,
    query=f"select * from `{TABLE_NAME}` where JSON_EXTRACT(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，MySQLLoader 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 MySQLDocumentSaver.delete(<documents>) 从 MySQL 表中删除 langchain 文档列表。

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

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_mysql import MySQLLoader

loader = MySQLLoader(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"""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS `{TABLE_NAME}`(
                fruit_id INT AUTO_INCREMENT 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 TINYINT(1) NOT NULL
            )
            """
        )
    )
    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 MySQLLoader 的默认参数从该示例表加载 langchain 文档，则加载的文档的 page_content 将是表的第一个列，并且 metadata 将包含所有其他列的键值对。

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

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

content_columns：要写入文档的 page_content 的列。
metadata_columns：要写入文档的 metadata 的列。

例如，此处，content_columns 中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 = MySQLLoader(
    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 文档保存到带有自定义元数据字段的表格中，我们需要首先通过 MySQLEngine.init_document_table() 创建这样的表格，并指定我们希望其具有的 metadata_columns 列表。在本例中，创建的表将具有以下表列

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)）：用于指示水果是否是有机的。
other_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 MySQLEngine.init_document_table() 一起创建表格

table_name：存储 LangChain 文档的 Cloud SQL 数据库中的表名。
metadata_columns：一个 sqlalchemy.Column 列表，指示我们需要的所有元数据列。
content_column：存储 LangChain 文档 page_content 的列名。默认值：page_content。
metadata_json_column：存储 LangChain 文档额外 metadata 的 JSON 列名。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 MySQLDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存文档。如您在本例中所见，

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

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

删除具有自定义页面内容和元数据的文档

我们还可以通过 MySQLDocumentSaver.delete(<documents>) 从具有自定义元数据列的表中删除文档。删除条件是

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 中不存在的额外元数据字段。

loader = MySQLLoader(engine=engine, table_name=TABLE_NAME)
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)
saver.delete(docs)
print("Documents after delete:", loader.load())

文档加载器概念指南
文档加载器操作指南

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