Google SQL for SQL Server

Google Cloud SQL 是一项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，利用 Cloud SQL 的 Langchain 集成构建 AI 驱动的体验。

本笔记本介绍了如何使用 Google Cloud SQL for SQL Server 通过 MSSQLChatMessageHistory 类存储聊天消息历史记录。

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

🦜🔗 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 langchain-google-vertexai

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

以登录到此笔记本的 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}

💡 API 启用

langchain-google-cloud-sql-mssql 包要求您在您的 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

设置 Cloud SQL 数据库值

在 Cloud SQL 实例页面中查找您的数据库值。

# @title Set Your Values Here { display-mode: "form" }
REGION = "us-central1"  # @param {type: "string"}
INSTANCE = "my-mssql-instance"  # @param {type: "string"}
DATABASE = "my-database"  # @param {type: "string"}
DB_USER = "my-username"  # @param {type: "string"}
DB_PASS = "my-password"  # @param {type: "string"}
TABLE_NAME = "message_store"  # @param {type: "string"}

MSSQLEngine 连接池

将 Cloud SQL 建立为 ChatMessageHistory 内存存储的要求和参数之一是 MSSQLEngine 对象。MSSQLEngine 配置到您的 Cloud SQL 数据库的连接池，从而实现来自您的应用程序的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 6 项内容

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：要在 Cloud SQL 实例上连接的数据库的名称。
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。

默认情况下，使用用户名和密码访问 Cloud SQL 数据库的内置数据库身份验证用于数据库身份验证。

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

MSSQLChatMessageHistory 类需要一个具有特定架构的数据库表，以便存储聊天消息历史记录。

MSSQLEngine 引擎有一个辅助方法 init_chat_history_table()，可用于为您创建一个具有正确架构的表。

engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

MSSQLChatMessageHistory

要初始化 MSSQLChatMessageHistory 类，您只需要提供 3 项内容

engine - MSSQLEngine 引擎的实例。
session_id - 一个唯一的标识符字符串，指定会话的 ID。
table_name：Cloud SQL 数据库中用于存储聊天消息历史记录的表的名称。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLChatMessageHistory

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

history.messages

[HumanMessage(content='hi!'), AIMessage(content='whats up?')]

清理

当特定会话的历史记录过时并且可以删除时，可以按以下方式完成。

注意： 删除后，数据将不再存储在 Cloud SQL 中，并且将永久消失。

history.clear()

🔗 链式调用

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，这要求您在您的 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: MSSQLChatMessageHistory(
        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)

AIMessage(content=' Hello Bob, how can I help you today?')

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

AIMessage(content=' Your name is Bob.')

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