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，作为一个便携、开源、社区驱动、无厂商锁定的容器编排系统。`El Carro` 提供了一个强大的声明式 API，用于全面一致的配置和部署，以及实时操作和监控。通过利用 `El Carro` Langchain 集成，扩展您的 `Oracle` 数据库功能以构建 AI 驱动的体验。

本指南将介绍如何使用 `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，无论其运行位置如何。

了解更多关于此包的信息，请访问 GitHub。

开始之前

要运行此笔记本，您需要执行以下操作：

如果您希望使用 El Carro 运行 Oracle 数据库，请完成入门部分。

🦜🔗 库安装

该集成位于其独立的 `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

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)

🔐 认证

以登录此笔记本的 IAM 用户身份向 Google Cloud 进行认证，以便访问您的 Google Cloud 项目。

如果您正在使用 Colab 运行此笔记本，请使用下面的单元格并继续。
如果您正在使用 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

填写以下变量以配置您的 Oracle 数据库连接详情。

# @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: ")

如果您正在使用 `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` 为您的 Oracle 数据库配置连接池，从而使您的应用程序能够成功连接并遵循行业最佳实践。

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` 类需要一个具有特定模式的数据库表来存储聊天消息历史记录。

`ElCarroEngine` 类有一个 `init_chat_history_table()` 方法，可用于为您创建具有正确模式的表。

elcarro_engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

ElCarroChatMessageHistory

初始化 `ElCarroChatMessageHistory` 类只需提供 3 项内容

`elcarro_engine` - `ElCarroEngine` 引擎的一个实例。
session_id - 用于指定会话 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已过时且可以删除时，可以通过以下方式进行。

注意：一旦删除，数据将不再存储在您的数据库中，并会永久丢失。

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 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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