Rockset

Rockset 是一个实时分析数据库，能够在没有操作负担的情况下对大量半结构化数据进行查询。使用 Rockset，摄取的数据在一秒内可查询，而对该数据的分析查询通常在毫秒级别内执行。Rockset 经过计算优化，适合用于支持高并发应用程序，数据量在 100TB 以下（或超过 100TB 的数据通过汇总处理）。

本笔记本演示了如何在 langchain 中使用 Rockset 作为文档加载器。要开始使用，请确保您拥有 Rockset 账户和可用的 API 密钥。

设置环境

1. 访问 Rockset 控制台 并获取 API 密钥。从 API 参考 中找到您的 API 区域。为了本笔记本的目的，我们将假设您在使用位于 Oregon(us-west-2) 的 Rockset。
2. 设置环境变量 ROCKSET_API_KEY。
3. 安装 Rockset python 客户端，langchain 将使用它与 Rockset 数据库进行交互。

%pip install --upgrade --quiet  rockset

加载文档

Rockset 与 LangChain 的集成允许您通过 SQL 查询从 Rockset 集合中加载文档。为此，您必须构造一个 RocksetLoader 对象。以下是初始化 RocksetLoader 的示例代码片段。

from langchain_community.document_loaders import RocksetLoader
from rockset import Regions, RocksetClient, models

loader = RocksetLoader(
    RocksetClient(Regions.usw2a1, "<api key>"),
    models.QueryRequestSql(query="SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 3"),  # SQL 查询
    ["text"],  # 内容列
    metadata_keys=["id", "date"],  # 元数据列
)

在这里，您可以看到运行了以下查询：

SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 3

集合中的 text 列用作页面内容，记录的 id 和 date 列用作元数据（如果您没有传入任何内容到 metadata_keys，则整个 Rockset 文档将用作元数据）。

要执行查询并访问结果 Document 的迭代器，请运行：

loader.lazy_load()

要执行查询并一次性访问所有结果 Document，请运行：

loader.load()

以下是 loader.load() 的示例响应：

[
    Document(
        page_content="Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas a libero porta, dictum ipsum eget, hendrerit neque. Morbi blandit, ex ut suscipit viverra, enim velit tincidunt tellus, a tempor velit nunc et ex. Proin hendrerit odio nec convallis lobortis. Aenean in purus dolor. Vestibulum orci orci, laoreet eget magna in, commodo euismod justo.", 
        metadata={"id": 83209, "date": "2022-11-13T18:26:45.000000Z"}
    ),
    Document(
        page_content="Integer at finibus odio. Nam sit amet enim cursus lacus gravida feugiat vestibulum sed libero. Aenean eleifend est quis elementum tincidunt. Curabitur sit amet ornare erat. Nulla id dolor ut magna volutpat sodales fringilla vel ipsum. Donec ultricies, lacus sed fermentum dignissim, lorem elit aliquam ligula, sed suscipit sapien purus nec ligula.", 
        metadata={"id": 89313, "date": "2022-11-13T18:28:53.000000Z"}
    ),
    Document(
        page_content="Morbi tortor enim, commodo id efficitur vitae, fringilla nec mi. Nullam molestie faucibus aliquet. Praesent a est facilisis, condimentum justo sit amet, viverra erat. Fusce volutpat nisi vel purus blandit, et facilisis felis accumsan. Phasellus luctus ligula ultrices tellus tempor hendrerit. Donec at ultricies leo.", 
        metadata={"id": 87732, "date": "2022-11-13T18:49:04.000000Z"}
    )
]

使用多个列作为内容

您可以选择使用多个列作为内容：

from langchain_community.document_loaders import RocksetLoader
from rockset import Regions, RocksetClient, models

loader = RocksetLoader(
    RocksetClient(Regions.usw2a1, "<api key>"),
    models.QueryRequestSql(query="SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 1 WHERE id=38"),
    ["sentence1", "sentence2"],  # 两个内容列
)

假设“sentence1”字段为“This is the first sentence.”且“sentence2”字段为“This is the second sentence.”，则生成的Document的page_content将是：

This is the first sentence.
This is the second sentence.

您可以通过在RocksetLoader构造函数中设置content_columns_joiner参数来定义自己的函数以连接内容列。content_columns_joiner是一个方法，接受一个List[Tuple[str, Any]]]作为参数，表示一个包含（列名，列值）元组的列表。默认情况下，这是一个将每个列值用新行连接的方法。

例如，如果您想用空格而不是新行连接sentence1和sentence2，可以这样设置content_columns_joiner：

RocksetLoader(
    RocksetClient(Regions.usw2a1, "<api key>"),
    models.QueryRequestSql(query="SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 1 WHERE id=38"),
    ["sentence1", "sentence2"],
    content_columns_joiner=lambda docs: " ".join(
        [doc[1] for doc in docs]
    ),  # 用空格连接而不是/n
)

生成的Document的page_content将是：

This is the first sentence. This is the second sentence.

通常，您可能希望在page_content中包含列名。您可以这样做：

RocksetLoader(
    RocksetClient(Regions.usw2a1, "<api key>"),
    models.QueryRequestSql(query="SELECT * FROM langchain_demo LIMIT 1 WHERE id=38"),
    ["sentence1", "sentence2"],
    content_columns_joiner=lambda docs: "\n".join(
        [f"{doc[0]}: {doc[1]}" for doc in docs]
    ),
)

这将导致以下page_content：

sentence1: This is the first sentence.
sentence2: This is the second sentence.

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