Google El Carro Oracle

Google Cloud El Carro Oracle 提供了一种在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库的方法，作为一个可移植、开源、社区驱动、无供应商锁定的容器编排系统。El Carro 为全面且一致的配置和部署以及实时操作和监控提供了强大的声明式 API。通过利用 El Carro Langchain 集成，扩展 Oracle 数据库的功能以构建 AI 驱动的体验。

本指南介绍了如何使用 El Carro Langchain 集成，通过 ElCarroChatMessageHistory 类存储聊天消息历史记录。此集成适用于任何 Oracle 数据库，无论它在何处运行。

在 GitHub 上了解有关该软件包的更多信息。

开始之前

要运行此 notebook，您需要执行以下操作

如果您想使用 El Carro 运行 Oracle 数据库，请完成入门部分。

🦜🔗 库安装

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

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

Colab 专用： 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

以登录到此 notebook 的 IAM 用户身份验证到 Google Cloud，以便访问您的 Google Cloud 项目。

如果您使用 Colab 运行此 notebook，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 notebook 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。
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}

基本用法

设置 Oracle 数据库连接

使用您的 Oracle 数据库连接详细信息填写以下变量。

# @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: ")

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

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 False CreateInProgress

ElCarroEngine 连接池

ElCarroEngine 配置到您的 Oracle 数据库的连接池，从而实现从您的应用程序的成功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

ElCarroChatMessageHistory 类需要具有特定架构的数据库表才能存储聊天消息历史记录。

ElCarroEngine 类有一个方法 init_chat_history_table()，可用于为您创建具有正确架构的表。

elcarro_engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

ElCarroChatMessageHistory

要初始化 ElCarroChatMessageHistory 类，您只需要提供 3 件事

elcarro_engine - ElCarroEngine 引擎的实例。
session_id - 指定会话 ID 的唯一标识符字符串。
table_name：Oracle 数据库中用于存储聊天消息历史记录的表的名称。

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

history = ElCarroChatMessageHistory(
    elcarro_engine=elcarro_engine, session_id="test_session", table_name=TABLE_NAME
)
history.add_user_message("hi!")
history.add_ai_message("whats up?")

history.messages

清理

当特定会话的历史记录过时且可以删除时，可以按以下方式完成。

注意： 一旦删除，数据将不再存储在您的数据库中，并且将永久丢失。

history.clear()

🔗 链接

我们可以轻松地将此消息历史记录类与 LCEL Runnables 结合使用

为此，我们将使用 Google 的 Vertex AI 聊天模型之一，这需要您在您的 Google Cloud 项目中启用 Vertex AI API。

# enable Vertex AI API
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

API 参考：ChatPromptTemplate | MessagesPlaceholder | RunnableWithMessageHistory | ChatVertexAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

chain = prompt | ChatVertexAI(project=PROJECT_ID)

chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: ElCarroChatMessageHistory(
        elcarro_engine,
        session_id=session_id,
        table_name=TABLE_NAME,
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

# This is where we configure the session id
config = {"configurable": {"session_id": "test_session"}}

chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)

chain_with_history.invoke({"question": "Whats my name"}, config=config)

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初始化表​

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