Firestore는 모든 수요를 충족하도록 확장되는 서버리스 문서 지향 데이터베이스입니다. Firestore의 LangChain 통합을 활용하여 AI 기반 경험을 구축하도록 데이터베이스 애플리케이션을 확장하세요.
이 노트북은 Firestore를 사용하여 FirestoreLoader와 FirestoreSaver로 langchain 문서를 저장, 로드 및 삭제하는 방법을 다룹니다. GitHub에서 패키지에 대해 자세히 알아보세요. Open In Colab

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시작하기 전에

이 노트북을 실행하려면 다음을 수행해야 합니다: 이 노트북의 런타임 환경에서 데이터베이스에 대한 액세스를 확인한 후, 다음 값을 입력하고 예제 스크립트를 실행하기 전에 셀을 실행하세요. 
# @markdown Please specify a source for demo purpose.
SOURCE = "test"  # @param {type:"Query"|"CollectionGroup"|"DocumentReference"|"string"}

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🦜🔗 라이브러리 설치

이 통합은 자체 langchain-google-firestore 패키지에 있으므로 설치해야 합니다. 
pip install -qU langchain-google-firestore
Colab 전용: 다음 셀의 주석을 해제하여 커널을 재시작하거나 버튼을 사용하여 커널을 재시작하세요. Vertex AI Workbench의 경우 상단의 버튼을 사용하여 터미널을 재시작할 수 있습니다. 
# # 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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☁ Google Cloud Project 설정

이 노트북 내에서 Google Cloud 리소스를 활용할 수 있도록 Google Cloud 프로젝트를 설정하세요. 프로젝트 ID를 모르는 경우 다음을 시도해보세요:
  • gcloud config list를 실행하세요.
  • gcloud projects list를 실행하세요.
  • 지원 페이지를 참조하세요: 프로젝트 ID 찾기.
# @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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🔐 인증

Google Cloud Project에 액세스하기 위해 이 노트북에 로그인한 IAM 사용자로 Google Cloud에 인증하세요.
  • Colab을 사용하여 이 노트북을 실행하는 경우 아래 셀을 사용하고 계속 진행하세요.
  • Vertex AI Workbench를 사용하는 경우 여기에서 설정 지침을 확인하세요.
from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

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기본 사용법

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문서 저장

FirestoreSaver는 Documents를 Firestore에 저장할 수 있습니다. 기본적으로 메타데이터에서 Document 참조를 추출하려고 시도합니다. FirestoreSaver.upsert_documents(<documents>)로 langchain 문서를 저장하세요. 
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_firestore import FirestoreSaver

saver = FirestoreSaver()

data = [Document(page_content="Hello, World!")]

saver.upsert_documents(data)

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참조 없이 문서 저장

컬렉션이 지정되면 문서는 자동 생성된 id로 저장됩니다. 
saver = FirestoreSaver("Collection")

saver.upsert_documents(data)

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다른 참조로 문서 저장

doc_ids = ["AnotherCollection/doc_id", "foo/bar"]
saver = FirestoreSaver()

saver.upsert_documents(documents=data, document_ids=doc_ids)

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Collection 또는 SubCollection에서 로드

FirestoreLoader.load() 또는 Firestore.lazy_load()로 langchain 문서를 로드하세요. lazy_load는 반복 중에만 데이터베이스를 쿼리하는 generator를 반환합니다. FirestoreLoader 클래스를 초기화하려면 다음을 제공해야 합니다:
  1. source - Query, CollectionGroup, DocumentReference의 인스턴스 또는 Firestore 컬렉션에 대한 단일 \로 구분된 경로.
from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

loader_collection = FirestoreLoader("Collection")
loader_subcollection = FirestoreLoader("Collection/doc/SubCollection")


data_collection = loader_collection.load()
data_subcollection = loader_subcollection.load()

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단일 Document 로드

from google.cloud import firestore

client = firestore.Client()
doc_ref = client.collection("foo").document("bar")

loader_document = FirestoreLoader(doc_ref)

data = loader_document.load()

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CollectionGroup 또는 Query에서 로드

from google.cloud.firestore import CollectionGroup, FieldFilter, Query

col_ref = client.collection("col_group")
collection_group = CollectionGroup(col_ref)

loader_group = FirestoreLoader(collection_group)

col_ref = client.collection("collection")
query = col_ref.where(filter=FieldFilter("region", "==", "west_coast"))

loader_query = FirestoreLoader(query)

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문서 삭제

FirestoreSaver.delete_documents(<documents>)로 Firestore 컬렉션에서 langchain 문서 목록을 삭제하세요. document id가 제공되면 Documents는 무시됩니다. 
saver = FirestoreSaver()

saver.delete_documents(data)

# The Documents will be ignored and only the document ids will be used.
saver.delete_documents(data, doc_ids)

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고급 사용법

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사용자 정의 문서 페이지 콘텐츠 및 메타데이터로 문서 로드

page_content_fields와 metadata_fields 인수는 LangChain Document page_content와 metadata에 작성될 Firestore Document 필드를 지정합니다. 
loader = FirestoreLoader(
    source="foo/bar/subcol",
    page_content_fields=["data_field"],
    metadata_fields=["metadata_field"],
)

data = loader.load()

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Page Content 형식 사용자 정의

page_content에 하나의 필드만 포함된 경우 정보는 필드 값만 됩니다. 그렇지 않으면 page_content는 JSON 형식이 됩니다.

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Connection 및 Authentication 사용자 정의

from google.auth import compute_engine
from google.cloud.firestore import Client

client = Client(database="non-default-db", creds=compute_engine.Credentials())
loader = FirestoreLoader(
    source="foo",
    client=client,
)
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