langchain-google-alloydb-pg 0.7.0

安装

使用pip在此virtualenv中安装此库。 virtualenv是一种创建隔离Python环境的工具。它解决的问题主要是依赖性和版本，以及间接的权限。

使用virtualenv，您可以在无需系统安装权限且不与已安装的系统依赖冲突的情况下安装此库。

pip install virtualenv
virtualenv <your-env>
source <your-env>/bin/activate
<your-env>/bin/pip install langchain-google-alloydb-pg

pip install virtualenv
virtualenv <your-env>
<your-env>\Scripts\activate
<your-env>\Scripts\pip.exe install langchain-google-alloydb-pg

向量存储使用

使用向量存储存储嵌入数据并执行向量搜索。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBVectorStore
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings


engine = AlloyDBEngine.from_instance("project-id", "region", "my-cluster", "my-instance", "my-database")
embeddings_service = VertexAIEmbeddings(model_name="textembedding-gecko@003")
vectorstore = AlloyDBVectorStore.create_sync(
    engine,
    table_name="my-table",
    embedding_service=embeddings_service
)

查看完整的向量存储教程。

文档加载器使用

使用文档加载器将数据加载为LangChain Document。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBLoader


engine = AlloyDBEngine.from_instance("project-id", "region", "my-cluster", "my-instance", "my-database")
loader = AlloyDBLoader.create_sync(
    engine,
    table_name="my-table-name"
)
docs = loader.lazy_load()

查看完整的文档加载器教程。

聊天消息历史使用

使用 ChatMessageHistory 来存储消息并向LLMs提供对话历史。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBChatMessageHistory, AlloyDBEngine


engine = AlloyDBEngine.from_instance("project-id", "region", "my-cluster", "my-instance", "my-database")
history = AlloyDBChatMessageHistory.create_sync(
    engine,
    table_name="my-message-store",
    session_id="my-session-id"
)

查看完整的 聊天消息历史教程。

贡献

欢迎并向本库贡献，并强烈鼓励。

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