Google El Carro Oracle

Google Cloud El Carro Oracle 提供了一种在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库的方式，它是一个可移植、开源、社区驱动、无供应商锁定的一站式容器编排系统。El Carro 提供了一个强大的声明式 API，用于全面的配置和部署，以及实时操作和监控。通过利用 El Carro Langchain 集成，扩展您的 Oracle 数据库功能，构建强大的 AI 驱动体验。

本指南将介绍如何使用 El Carro Langchain 集成，通过 ElCarroChatMessageHistory 类来存储聊天消息记录。此集成适用于任何 Oracle 数据库，无论其运行在何处。

在 GitHub 上了解更多关于该包的信息。

开始之前

要运行此笔记本，您需要执行以下操作：

完成入门部分（如果您希望使用 El Carro 运行您的 Oracle 数据库）。

🦜🔗 库安装

集成在其自身的 langchain-google-el-carro 包中，因此我们需要安装它。

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-el-carro langchain-google-vertexai langchain

仅限 Colab： 取消注释下面的单元格以重启内核，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)

🔐 身份验证

使用登录到此笔记本的 IAM 用户身份验证 Google Cloud，以便访问您的 Google Cloud 项目。

如果您正在使用 Colab 运行此笔记本，请使用下面的代码单元格并继续。
如果您正在使用 Vertex AI Workbench，请查看此处的设置说明：here。

# from google.colab import auth

# auth.authenticate_user()

☁ 设置您的 Google Cloud 项目

设置您的 Google Cloud 项目，以便在此 notebook 中利用 Google Cloud 资源。

如果您不知道项目 ID，可以尝试以下方法：

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}

基本用法

设置 Oracle 数据库连接

填写以下变量以配置您的 Oracle 数据库连接详情。

# @title Set Your Values Here { display-mode: "form" }
HOST = "127.0.0.1"  # @param {type: "string"}
PORT = 3307  # @param {type: "integer"}
DATABASE = "my-database"  # @param {type: "string"}
TABLE_NAME = "message_store"  # @param {type: "string"}
USER = "my-user"  # @param {type: "string"}
PASSWORD = input("Please provide a password to be used for the database user: ")

如果你正在使用 El Carro，可以在 El Carro Kubernetes 实例的状态中找到主机名（hostname）和端口（port）值。

使用你为 PDB 创建的用户密码。

示例

kubectl get -w instances.oracle.db.anthosapis.com -n db NAME DB ENGINE VERSION EDITION ENDPOINT URL DB NAMES BACKUP ID READYSTATUS READYREASON DBREADYSTATUS DBREADYREASON mydb Oracle 18c Express mydb-svc.db 34.71.69.25:6021 False CreateInProgress

ElCarroEngine 连接池

ElCarroEngine 为您的 Oracle 数据库配置连接池，使您的应用程序能够成功连接，并遵循行业最佳实践。

from langchain_google_el_carro import ElCarroEngine

elcarro_engine = ElCarroEngine.from_instance(
    db_host=HOST,
    db_port=PORT,
    db_name=DATABASE,
    db_user=USER,
    db_password=PASSWORD,
)

初始化表

ElCarroChatMessageHistory 类需要一个具有特定架构的数据库表来存储聊天消息历史记录。

ElCarroEngine 类有一个 init_chat_history_table() 方法，可用于为您创建具有正确架构的表。

elcarro_engine.init_chat_history_table(table_name=TABLE_NAME)

ElCarroChatMessageHistory

要初始化 ElCarroChatMessageHistory 类，您只需要提供三样东西：

elcarro_engine - ElCarroEngine 引擎的实例。
session_id - 一个唯一的标识符字符串，用于指定会话 ID。
table_name : 用于在 Oracle 数据库中存储聊天消息历史记录的表名。

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

history = ElCarroChatMessageHistory(
    elcarro_engine=elcarro_engine, session_id="test_session", table_name=TABLE_NAME
)
history.add_user_message("hi!")
history.add_ai_message("whats up?")

history.messages

清理

当某个特定会话的历史记录不再需要并可以删除时，可以按以下方式进行。

注意： 一旦删除，数据将不再存储在您的数据库中，并且将永久消失。

history.clear()

🔗 链式调用

我们可以轻松地将此消息历史类与 LCEL Runnables 结合使用。

为此，我们将使用 Google 的 Vertex AI 聊天模型之一，该模型要求您在 Google Cloud 项目中启用 Vertex AI API。

# enable Vertex AI API
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

API Reference:ChatPromptTemplate | MessagesPlaceholder | RunnableWithMessageHistory | ChatVertexAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

chain = prompt | ChatVertexAI(project=PROJECT_ID)

chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: ElCarroChatMessageHistory(
        elcarro_engine,
        session_id=session_id,
        table_name=TABLE_NAME,
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

# This is where we configure the session id
config = {"configurable": {"session_id": "test_session"}}

chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)

chain_with_history.invoke({"question": "Whats my name"}, config=config)

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