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Google Memorystore for Redis 是一项全托管服务，由 Redis 内存数据存储提供支持，用于构建提供亚毫秒级数据访问的应用程序缓存。通过利用 Memorystore for Redis 的 LangChain 集成，扩展您的数据库应用程序以构建由 AI 驱动的体验。
本 notebook 介绍了如何使用 Memorystore for Redis 通过 MemorystoreDocumentLoader 和 MemorystoreDocumentSaver 来保存、加载和删除 langchain 文档。 在 GitHub 上了解有关该软件包的更多信息。 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 an endpoint associated with the instance and a key prefix for demo purpose.
ENDPOINT = "redis://127.0.0.1:6379"  # @param {type:"string"}
KEY_PREFIX = "doc:"  # @param {type:"string"}

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🦜🔗 库安装

该集成位于其自己的 langchain-google-memorystore-redis 包中，因此我们需要安装它。 
pip install -upgrade --quiet langchain-google-memorystore-redis
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

使用 MemorystoreDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存 langchain 文档。要初始化 MemorystoreDocumentSaver 类，您需要提供 2 个内容
  1. client - 一个 redis.Redis 客户端对象。
  2. key_prefix - 用于在 Redis 中存储文档的键的前缀。
文档将存储在具有指定 key_prefix 前缀的随机生成的键中。或者，您可以通过在 add_documents 方法中指定 ids 来指定键的后缀。 
import redis
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentSaver

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},
    ),
]
doc_ids = [f"{i}" for i in range(len(test_docs))]

redis_client = redis.from_url(ENDPOINT)
saver = MemorystoreDocumentSaver(
    client=redis_client,
    key_prefix=KEY_PREFIX,
    content_field="page_content",
)
saver.add_documents(test_docs, ids=doc_ids)

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加载文档

初始化一个加载器，该加载器加载 Memorystore for Redis 实例中具有特定前缀的所有文档。 使用 MemorystoreDocumentLoader.load() 或 MemorystoreDocumentLoader.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 MemorystoreDocumentLoader 类，您需要提供：
  1. client - 一个 redis.Redis 客户端对象。
  2. key_prefix - 用于在 Redis 中存储文档的键的前缀。
import redis
from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentLoader

redis_client = redis.from_url(ENDPOINT)
loader = MemorystoreDocumentLoader(
    client=redis_client,
    key_prefix=KEY_PREFIX,
    content_fields=set(["page_content"]),
)
for doc in loader.lazy_load():
    print("Loaded documents:", doc)

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删除文档

使用 MemorystoreDocumentSaver.delete() 删除 Memorystore for Redis 实例中具有指定前缀的所有键。如果知道，您还可以指定键的后缀。 
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)

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

saver.delete()
print("Documents after delete all:", loader.load())

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高级用法

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自定义文档页面内容和元数据

当使用超过 1 个内容字段初始化加载器时，加载文档的 page_content 将包含一个 JSON 编码的字符串，其顶级字段等于 content_fields 中指定的字段。 如果指定了 metadata_fields，则加载文档的 metadata 字段将只包含顶级字段等于指定的 metadata_fields。如果元数据字段的任何值以 JSON 编码字符串形式存储，则在加载到元数据字段之前将对其进行解码。
loader = MemorystoreDocumentLoader(
    client=redis_client,
    key_prefix=KEY_PREFIX,
    content_fields=set(["content_field_1", "content_field_2"]),
    metadata_fields=set(["title", "author"]),
)
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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