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Google Spanner

Spanner 是一个高度可扩展的数据库，结合了无限的可扩展性和关系语义，如二级索引、强一致性、模式和 SQL，提供 99.999% 的可用性，简单易用。

本笔记本介绍了如何使用 Spanner 来 保存、加载和删除 LangChain 文档 ，使用 SpannerLoader 和 SpannerDocumentSaver。

在 GitHub 上了解更多关于该包的信息。

在 Colab 中打开

开始之前​

要运行此笔记本，您需要执行以下操作：

在确认在此笔记本的运行时环境中访问数据库后，填写以下值并在运行示例脚本之前运行该单元。

# @markdown Please specify an instance id, a database, and a table for demo purpose.
INSTANCE_ID = "test_instance"  # @param {type:"string"}
DATABASE_ID = "test_database"  # @param {type:"string"}
TABLE_NAME = "test_table"  # @param {type:"string"}

🦜🔗 库安装​

集成在其自己的 langchain-google-spanner 包中，因此我们需要安装它。

%pip install -upgrade --quiet langchain-google-spanner langchain

仅限 Colab：取消注释以下单元以重启内核，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)

☁ 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，请尝试以下方法：

  • 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}

🔐 认证​

以当前登录此笔记本的IAM用户身份验证Google Cloud，以访问您的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，请查看这里的设置说明。
from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

基本用法​

保存文档​

使用 SpannerDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存langchain文档。要初始化 SpannerDocumentSaver 类，您需要提供3个参数：

  1. instance_id - 用于加载数据的Spanner实例。
  2. database_id - 用于加载数据的Spanner数据库实例。
  3. table_name - 在Spanner数据库中存储langchain文档的表名。
<!--IMPORTS:[{"imported": "Document", "source": "langchain_core.documents", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/core/documents/langchain_core.documents.base.Document.html", "title": "Google Spanner"}]-->
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_spanner import SpannerDocumentSaver

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 = SpannerDocumentSaver(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    table_name=TABLE_NAME,
)
saver.add_documents(test_docs)

从Spanner查询文档​

有关连接到 Spanner 表的更多详细信息，请查看 Python SDK 文档。

从表中加载文档​

使用 SpannerLoader.load() 或 SpannerLoader.lazy_load() 加载 LangChain 文档。lazy_load 返回一个生成器，该生成器在迭代期间仅查询数据库。要初始化 SpannerLoader 类，您需要提供：

  1. instance_id - 要从中加载数据的 Spanner 实例。
  2. database_id - 要从中加载数据的 Spanner 数据库实例。
  3. query - 数据库方言的查询。
from langchain_google_spanner import SpannerLoader

query = f"SELECT * from {TABLE_NAME}"
loader = SpannerLoader(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    query=query,
)

for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

删除文档​

使用 SpannerDocumentSaver.delete(<documents>) 从表中删除一组 LangChain 文档。

docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)

doc = test_docs[0]
saver.delete([doc])
print("Documents after delete:", loader.load())

高级用法​

自定义客户端​

默认创建的客户端是默认客户端。要显式传入 credentials 和 project，可以将自定义客户端传递给构造函数。

from google.cloud import spanner
from google.oauth2 import service_account

creds = service_account.Credentials.from_service_account_file("/path/to/key.json")
custom_client = spanner.Client(project="my-project", credentials=creds)
loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    client=custom_client,
)

自定义文档页面内容和元数据​

加载器将返回一个包含特定数据列页面内容的文档列表。所有其他数据列将被添加到元数据中。每一行成为一个文档。

自定义页面内容格式​

SpannerLoader 假设有一个名为 page_content 的列。这些默认值可以这样更改：

custom_content_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID, DATABASE_ID, query, content_columns=["custom_content"]
)

如果指定了多个列，页面内容的字符串格式将默认为 text（以空格分隔的字符串连接）。用户可以指定其他格式，包括 text、JSON、YAML、CSV。

自定义元数据格式​

SpannerLoader 假设有一个名为 langchain_metadata 的元数据列，用于存储 JSON 数据。元数据列将用作基础字典。默认情况下，所有其他列的数据将被添加并可能覆盖原始值。这些默认值可以这样更改：

custom_metadata_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID, DATABASE_ID, query, metadata_columns=["column1", "column2"]
)

自定义 JSON 元数据列名称​

默认情况下，加载器使用 langchain_metadata 作为基础字典。这可以自定义以选择一个 JSON 列作为文档元数据的基础字典。

custom_metadata_json_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID, DATABASE_ID, query, metadata_json_column="another-json-column"
)

自定义陈旧性​

默认的陈旧性为15秒。可以通过指定较弱的边界（可以是执行所有读取操作的给定时间戳），或是过去的给定持续时间来进行自定义。

import datetime

timestamp = datetime.datetime.utcnow()
custom_timestamp_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    staleness=timestamp,
)
duration = 20.0
custom_duration_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    staleness=duration,
)

开启数据增强​

默认情况下，加载器不会使用数据增强，因为这会带来额外的成本，并需要额外的IAM权限。然而，用户可以选择开启它。

custom_databoost_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    databoost=True,
)

自定义客户端​

默认创建的客户端是默认客户端。要显式传入credentials和project，可以将自定义客户端传递给构造函数。

from google.cloud import spanner

custom_client = spanner.Client(project="my-project", credentials=creds)
saver = SpannerDocumentSaver(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    TABLE_NAME,
    client=custom_client,
)

SpannerDocumentSaver的自定义初始化​

SpannerDocumentSaver允许自定义初始化。这允许用户指定文档如何保存到表中。

content_column: 这将用作文档页面内容的列名。默认为page_content。

metadata_columns: 如果文档的元数据中存在该键，这些元数据将被保存到特定列中。

metadata_json_column: 这将是特殊 JSON 列的列名。默认为 langchain_metadata。

custom_saver = SpannerDocumentSaver(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    TABLE_NAME,
    content_column="my-content",
    metadata_columns=["foo"],
    metadata_json_column="my-special-json-column",
)

为 Spanner 初始化自定义模式​

SpannerDocumentSaver 将具有 init_document_table 方法，以创建一个新表来存储具有自定义模式的文档。

from langchain_google_spanner import Column

new_table_name = "my_new_table"

SpannerDocumentSaver.init_document_table(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    new_table_name,
    content_column="my-page-content",
    metadata_columns=[
        Column("category", "STRING(36)", True),
        Column("price", "FLOAT64", False),
    ],
)

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