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Firestore 是一个无服务器的面向文档的数据库，可扩展以满足任何需求。利用 Firestore 的 LangChain 集成，扩展您的数据库应用程序以构建 AI 驱动的体验。
本 notebook 介绍了如何使用 Firestore 通过 FirestoreLoader 和 FirestoreSaver 保存、加载和删除 LangChain 文档。 在 GitHub 上了解有关该包的更多信息。 在 Colab 中打开

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开始之前

要运行此 notebook，您需要执行以下操作 在本 notebook 的运行时环境中确认数据库访问权限后，填写以下值并运行该单元格，然后再运行示例脚本。 
# @markdown Please specify a source for demo purpose.
SOURCE = "test"  # @param {type:"Query"|"CollectionGroup"|"DocumentReference"|"string"}

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🦜🔗 库安装

该集成位于其自己的 langchain-google-firestore 包中，因此我们需要安装它。 
pip install -qU langchain-google-firestore
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)

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☁ 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。
  • 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}

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🔐 身份验证

以登录到此 notebook 的 IAM 用户身份向 Google Cloud 进行身份验证，以访问您的 Google Cloud 项目。
  • 如果您正在使用 Colab 运行此 notebook，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()

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基本用法

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保存文档

FirestoreSaver 可以将文档存储到 Firestore 中。默认情况下，它会尝试从元数据中提取文档引用。 使用 FirestoreSaver.upsert_documents(<documents>) 保存 LangChain 文档。
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver

saver = FirestoreSaver()

data = [Document(page_content="Hello, World!")]

saver.upsert_documents(data)

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保存没有引用的文档

如果指定了集合，文档将以自动生成的 ID 存储。 
saver = FirestoreSaver("Collection")

saver.upsert_documents(data)

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保存带有其他引用的文档

doc_ids = ["AnotherCollection/doc_id", "foo/bar"]
saver = FirestoreSaver()

saver.upsert_documents(documents=data, document_ids=doc_ids)

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从集合或子集合加载

使用 FirestoreLoader.load() 或 Firestore.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 FirestoreLoader 类，您需要提供
  1. source - Query、CollectionGroup、DocumentReference 的实例，或指向 Firestore 集合的单个 \ 分隔路径。
from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

loader_collection = FirestoreLoader("Collection")
loader_subcollection = FirestoreLoader("Collection/doc/SubCollection")


data_collection = loader_collection.load()
data_subcollection = loader_subcollection.load()

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加载单个文档

from google.cloud import firestore

client = firestore.Client()
doc_ref = client.collection("foo").document("bar")

loader_document = FirestoreLoader(doc_ref)

data = loader_document.load()

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从集合组或查询加载

from google.cloud.firestore import CollectionGroup, FieldFilter, Query

col_ref = client.collection("col_group")
collection_group = CollectionGroup(col_ref)

loader_group = FirestoreLoader(collection_group)

col_ref = client.collection("collection")
query = col_ref.where(filter=FieldFilter("region", "==", "west_coast"))

loader_query = FirestoreLoader(query)

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删除文档

使用 FirestoreSaver.delete_documents(<documents>) 从 Firestore 集合中删除 LangChain 文档列表。 如果提供了文档 ID，则将忽略这些文档。
saver = FirestoreSaver()

saver.delete_documents(data)

# The Documents will be ignored and only the document ids will be used.
saver.delete_documents(data, doc_ids)

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高级用法

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加载带有自定义文档页面内容和元数据的文档

page_content_fields 和 metadata_fields 的参数将指定要写入 LangChain Document page_content 和 metadata 的 Firestore 文档字段。 
loader = FirestoreLoader(
    source="foo/bar/subcol",
    page_content_fields=["data_field"],
    metadata_fields=["metadata_field"],
)

data = loader.load()

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自定义页面内容格式

当 page_content 只包含一个字段时，信息将仅为该字段的值。否则，page_content 将采用 JSON 格式。

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自定义连接和认证

from google.auth import compute_engine
from google.cloud.firestore import Client

client = Client(database="non-default-db", creds=compute_engine.Credentials())
loader = FirestoreLoader(
    source="foo",
    client=client,
)
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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