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AlloyDB 是一种完全托管的关系型数据库服务，提供高性能、无缝集成和卓越的可扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。利用 AlloyDB 的 LangChain 集成，扩展您的数据库应用程序以构建 AI 驱动的体验。
本笔记本介绍了如何使用 AlloyDB for PostgreSQL 和 AlloyDBVectorStore 类存储向量嵌入。 在 GitHub 上了解有关此包的更多信息。 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

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🦜🔗 库安装

安装集成库 langchain-google-alloydb-pg 和嵌入服务库 langchain-google-vertexai。 
pip install -qU  langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai
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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🔐 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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☁ 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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基本用法

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设置 AlloyDB 数据库值

在AlloyDB 实例页面中找到您的数据库值。 
# @title Set Your Values Here { display-mode: "form" }
REGION = "us-central1"  # @param {type: "string"}
CLUSTER = "my-cluster"  # @param {type: "string"}
INSTANCE = "my-primary"  # @param {type: "string"}
DATABASE = "my-database"  # @param {type: "string"}
TABLE_NAME = "vector_store"  # @param {type: "string"}

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AlloyDBEngine 连接池

将 AlloyDB 建立为向量存储库所需的其中一个参数是 AlloyDBEngine 对象。AlloyDBEngine 配置了一个到 AlloyDB 数据库的连接池，实现了从您的应用程序成功连接并遵循行业最佳实践。 要使用 AlloyDBEngine.from_instance() 创建 AlloyDBEngine，您只需提供 5 项内容：
  1. project_id：AlloyDB 实例所在的 Google Cloud 项目 ID。
  2. region：AlloyDB 实例所在的区域。
  3. cluster：AlloyDB 集群的名称。
  4. instance：AlloyDB 实例的名称。
  5. database：要连接的 AlloyDB 实例上的数据库名称。
默认情况下，IAM 数据库身份验证将用作数据库身份验证方法。此库使用源自环境的应用程序默认凭据 (ADC) 所属的 IAM 主体。 此外，还可以使用内置数据库身份验证，即使用用户名和密码访问 AlloyDB 数据库。只需向 AlloyDBEngine.from_instance() 提供可选的 user 和 password 参数即可：
  • 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。
注意：本教程演示了异步接口。所有异步方法都有相应的同步方法。 
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine

engine = await AlloyDBEngine.afrom_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    cluster=CLUSTER,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
)

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初始化表

AlloyDBVectorStore 类需要一个数据库表。AlloyDBEngine 引擎有一个辅助方法 init_vectorstore_table()，可用于为您创建具有正确架构的表。 
await engine.ainit_vectorstore_table(
    table_name=TABLE_NAME,
    vector_size=768,  # Vector size for VertexAI model(textembedding-gecko@latest)
)

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创建嵌入类实例

您可以使用任何 LangChain 嵌入模型。您可能需要启用 Vertex AI API 才能使用 VertexAIEmbeddings。我们建议为生产环境设置嵌入模型的版本，了解更多关于文本嵌入模型的信息。 
# enable Vertex AI API
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

embedding = VertexAIEmbeddings(
    model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)

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初始化默认 AlloyDBVectorStore

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore

store = await AlloyDBVectorStore.create(
    engine=engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    embedding_service=embedding,
)

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添加文本

import uuid

all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]

await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)

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删除文本

await store.adelete([ids[1]])

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搜索文档

query = "I'd like a fruit."
docs = await store.asimilarity_search(query)
print(docs)

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按向量搜索文档

query_vector = embedding.embed_query(query)
docs = await store.asimilarity_search_by_vector(query_vector, k=2)
print(docs)

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添加索引

通过应用向量索引来加速向量搜索查询。了解更多关于向量索引的信息。 
from langchain_google_alloydb_pg.indexes import IVFFlatIndex

index = IVFFlatIndex()
await store.aapply_vector_index(index)

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重新索引

await store.areindex()  # Re-index using default index name

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删除索引

await store.adrop_vector_index()  # Delete index using default name

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创建自定义向量存储

向量存储库可以利用关系数据来过滤相似性搜索。 创建具有自定义元数据列的表。
from langchain_google_alloydb_pg import Column

# Set table name
TABLE_NAME = "vectorstore_custom"

await engine.ainit_vectorstore_table(
    table_name=TABLE_NAME,
    vector_size=768,  # VertexAI model: textembedding-gecko@latest
    metadata_columns=[Column("len", "INTEGER")],
)


# Initialize AlloyDBVectorStore
custom_store = await AlloyDBVectorStore.create(
    engine=engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    embedding_service=embedding,
    metadata_columns=["len"],
    # Connect to a existing VectorStore by customizing the table schema:
    # id_column="uuid",
    # content_column="documents",
    # embedding_column="vectors",
)

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使用元数据过滤器搜索文档

import uuid

# Add texts to the Vector Store
all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]
await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)

# Use filter on search
docs = await custom_store.asimilarity_search_by_vector(query_vector, filter="len >= 6")

print(docs)
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