使用 Google El Carro 集成 LangChain 来管理 Oracle 数据库中的文档 ...

在现代 AI 应用中，管理和操作文档数据是核心任务之一。本文将详细讲解怎样使用 Google 开源的 El Carro Oracle Operator，通过 Kubernetes 高效运行和管理 Oracle 数据库实例，同时联合 LangChain 提供的文档操作工具，将 AI 体验扩展到 Oracle 数据库。
技术配景介绍

El Carro 是 Google 提供的开源工具，用于在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库。它通过声明式 API 提供一致的设置、部署和实时监控，同时避免供应商锁定。通过与 LangChain 集成，El Carro 支持直接在 Oracle 数据库中生存、加载和删除文档，为 AI 应用场景（如文档问答、谈天呆板人等）赋能。
需要的安装组件：

• El Carro & Oracle 数据库（设置见官方文档）
  
• Python 环境下的 langchain-google-el-carro 包
  

---

核心原理剖析

在 El Carro 集成中，主要涉及以下几个组件：

• ElCarroEngine：设置连接池，用于与 Oracle 数据库交互。
  
• ElCarroDocumentSaver：将文档生存到数据库中。
  
• ElCarroLoader：从数据库加载文档，并支持条件查询、懒加载等功能。
  
• 初始化表：表的结构支持默认和自界说模式，适配差别文档的存储需求。
  

这些组件使得 Oracle 数据库可以高效地成为 LangChain 支持的文档存储后端。

---

代码实现演示

接下来，我们将从头示比方何使用 El Carro 与 LangChain 集成，涵盖从连接设置到文档操作的全过程。
1. 安装所需库

起首，为 Python 环境安装 langchain-google-el-carro 包：

1. %pip install --upgrade --quiet langchain-google-el-carro

复制代码

2. 设置 Oracle 数据库连接

填入相关 Oracle 数据库的设置信息。

1. from langchain_google_el_carro import ElCarroEngine
3. # 配置数据库连接信息
4. HOST = "127.0.0.1"  # 数据库主机
5. PORT = 3307         # 数据库端口
6. DATABASE = "my-database"  # 数据库名
7. USER = "my-user"          # 数据库用户
8. PASSWORD = input("请输入数据库用户的密码: ")
10. # 初始化数据库连接池
11. elcarro_engine = ElCarroEngine.from_instance(
12.     db_host=HOST,
13.     db_port=PORT,
14.     db_name=DATABASE,
15.     db_user=USER,
16.     db_password=PASSWORD,
17. )

复制代码

3. 初始化表结构

创建一个默认结构的表，用于存储文档。

1. # 初始化表
2. TABLE_NAME = "message_store"  # 表名
3. elcarro_engine.drop_document_table(TABLE_NAME)  # 删除旧表（如果存在）
4. elcarro_engine.init_document_table(table_name=TABLE_NAME)  # 初始化新表

复制代码

4. 生存文档到数据库

将 LangChain 文档生存到数据库表中。

1. from langchain_core.documents import Document
2. from langchain_google_el_carro import ElCarroDocumentSaver
4. # 创建示例文档
5. doc = Document(
6.     page_content="Banana",
7.     metadata={"type": "fruit", "weight": 100, "organic": 1},
8. )
10. # 初始化文档保存器
11. saver = ElCarroDocumentSaver(
12.     elcarro_engine=elcarro_engine,
13.     table_name=TABLE_NAME,
14. )
16. # 保存文档
17. saver.add_documents([doc])
18. print("文档已保存到数据库！")

复制代码

5. 加载文档

从数据库加载文档。

1. from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader
3. # 初始化文档加载器
4. loader = ElCarroLoader(elcarro_engine=elcarro_engine, table_name=TABLE_NAME)
6. # 加载并打印文档
7. docs = loader.load()
8. print("加载的文档:", docs)

复制代码

6. 按条件加载文档

通过 SQL 查询加载具有特定条件的文档，比方 organic=1。

1. query = f"SELECT * FROM {TABLE_NAME} WHERE json_value(langchain_metadata, '$.organic') = '1'"
3. loader = ElCarroLoader(
4.     elcarro_engine=elcarro_engine,
5.     query=query,
6. )
8. # 加载文档
9. filtered_docs = loader.load()
10. print("查询到的文档:", filtered_docs)

复制代码

7. 删除文档

从数据库中删除已存储的文档。

1. # 删除文档
2. saver.delete([doc])
3. print(f"数据库中剩余文档数量: {len(loader.load())}")

复制代码

---

应用场景分析

通过 El Carro 和 LangChain 的集成，可以实现以下应用场景：

• 智能文档管理：自动将数据存储到 Oracle 数据库中，同时具备高效加载和查询能力。
  
• 文档问答系统：联合 LangChain 的语言模型能力，支持在数据库中检索和分析文档，从而生成智能化回答。
  
• 定制化数据流：支持复杂的 SQL 查询和自界说表结构，适配多元业务需求。
  

---

实践建议

• 数据库性能优化：对于大规模文档存储，建议预先规划表索引和分区策略，进步查询服从。
  
• 安全性设置：使用 Oracle 数据库时，确保对用户权限和 API 密钥的管理，避免数据泄露。
  
• 测试环境准备：在正式部署前，先在测试环境验证表结构和文档操作的完备性。
  

---

假如遇到问题欢迎在评论区互换。
—END—

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。