← KI History / KI History

Firebase Chat auf GCP

kurzefragen programmierung technik

Adrachin:

Folgender Kontext:

Irgend wie mache ich mich nicht so ganz verständlich scheint mir.

Ziel:

Auf Goolge Cloud soll eine Datenbank verwendet werden um komplette Chats zu speichern und damit den Kontext zu sichern und bei Bedarf wieder auszulesen.

Ein Google Cloud Account ist vorhanden. Eine compute Instanz steht zur Verfügung.
Eine Datenbank zum Beispiel Firebase muss erst noch angelegt werden.

Das ist grob skizziert das was ich umsetzen möchte.

Der GPT soll in der Lage sein mit einem Befehl “connect” die Verbindung zur Datenbank herzustellen.

Mit dem Befehl chat_speichern soll der komplette Chat in der Datenbank gespeichert werden.

Der Befehl chat_lesen soll einen gespeicherten Chat auslesen können.

Das ist grob skizziert das was ich erreichen möchte.

Erstelle ein Konzept für die Umsetzung.

2/2

[python]

Um Ihre Anforderungen zu erfüllen, skizziere ich ein Konzept zur Implementierung eines Systems, das Chats auf Google Cloud speichert und abruft. Hier sind die Schritte und Details zur Umsetzung:

Schritt 1: Einrichten der Google Cloud Umgebung
Google Cloud Account: Stellen Sie sicher, dass Ihr Google Cloud Account eingerichtet und aktiv ist.
Compute Engine Instanz: Eine Compute Engine Instanz muss vorhanden sein. Dies haben Sie bereits.
Firebase Database: Erstellen Sie eine Firestore-Datenbank (Teil von Firebase) für die Speicherung der Chats.
Schritt 2: Einrichtung von Firestore
Firebase-Projekt erstellen:

Gehen Sie zur Firebase Console.
Erstellen Sie ein neues Projekt oder wählen Sie ein bestehendes Projekt aus.
Fügen Sie Firestore zu Ihrem Projekt hinzu.
Firestore einrichten:

Wählen Sie Firestore-Datenbank aus und wählen Sie den Modus “Produktion” oder “Test” je nach Bedarf.
Schritt 3: Implementierung des Python Skripts
Voraussetzungen:

Installieren Sie die benötigten Pakete:
bash
Code kopieren
pip install google-cloud-firestore
Skript zur Verbindung und Speicherung der Chats:

Verbindung herstellen:
python
Code kopieren
from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():

Verbindet sich mit der Firestore-Datenbank

db = firestore.Client()
return db

Chat speichern:
python
Code kopieren
def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):

Speichert den gesamten Chat in Firestore

doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
doc_ref.set(chat_data)
print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")

Chat auslesen:
python
Code kopieren
def chat_lesen(db, chat_id):

Liest einen gespeicherten Chat aus Firestore

doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
doc = doc_ref.get()
if doc.exists:
    print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
    return doc.to_dict()
else:
    print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
    return None

Schritt 4: Hauptprogramm zur Nutzung der Befehle
python
Code kopieren
def main():
db = connect_to_firestore()

# Beispielchat
chat_id = 'example_chat'
chat_data = {
    'messages': [
        {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
        {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
        {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
    ],
    'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
}

# Chat speichern
chat_speichern(db, chat_id, chat_data)

# Chat auslesen
chat_lesen(db, chat_id)

if name == “main”:
main()
Zusammenfassung
Google Cloud einrichten: Google Cloud Account und Firebase-Projekt erstellen, Firestore-Datenbank einrichten.
Python Skript:
Verbindung zu Firestore herstellen.
Funktionen zum Speichern und Auslesen der Chats implementieren.
Hauptprogramm: Beispielhafte Nutzung der Funktionen zur Speicherung und zum Abrufen der Chats.
Dieses Konzept legt die grundlegenden Schritte dar, um ein System zum Speichern und Abrufen von Chats auf Google Cloud mittels Firestore zu implementieren. Passen Sie die Funktionen und Datenstrukturen je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts an.

Welches Setting ist geeignet?

[python]

Für Ihre Anwendung, bei der Sie eine Datenbank zum Speichern und Abrufen von Chats verwenden möchten, ist der Native Mode (empfohlen) von Firestore die geeignete Wahl. Dieser Modus ist für die meisten Anwendungsfälle geeignet, einschließlich Server, mobile Apps und Web-Apps. Er bietet umfassende Funktionen und Integrationen, die für Ihre Anforderungen ideal sind.

Gehen Sie wie folgt vor:

Wählen Sie Native Mode (recommended) aus.
Klicken Sie auf CONTINUE.
Dadurch wird Firestore im Native Mode eingerichtet, was optimal für Ihre Anwendung zur Speicherung und Verwaltung von Chat-Daten ist.

[python]

Für Ihre Anforderungen empfehlen sich folgende Einstellungen:

Database ID: Verwenden Sie den Standardwert (default), es sei denn, Sie haben spezifische Anforderungen an die Namensgebung.
Location: Wählen Sie je nach Ihren Anforderungen:
Region: Wenn Sie geringere Latenzzeiten innerhalb einer bestimmten Region benötigen.
Multi-region: Wenn Sie die höchste Verfügbarkeit und Redundanz über eine größere geografische Fläche benötigen. Dies ist im Allgemeinen die sicherere Wahl für Hochverfügbarkeit. In Ihrem Fall ist “nam5 (United States)” voreingestellt, was eine gute Wahl für eine breite Verfügbarkeit ist.
Secure Rules:
Für den Produktionsbetrieb wählen Sie Production rules. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten standardmäßig privat sind und nur durch Ihre spezifischen Sicherheitsregeln zugänglich sind.
Basierend auf diesen Entscheidungen:

Belassen Sie den Database ID-Wert auf (default).
Wählen Sie Multi-region und lassen Sie die Region auf “nam5 (United States)”.
Belassen Sie die Secure Rules auf Production rules.
Nachdem Sie die Einstellungen vorgenommen haben, klicken Sie auf CREATE DATABASE. Dies erstellt Ihre Firestore-Datenbank mit den optimalen Einstellungen für Verfügbarkeit und Sicherheit.
Python Skript
Wo muss das hin?

[python]

Um die Verbindung zu Firestore herzustellen und die Chat-Daten zu speichern bzw. auszulesen, fügen Sie den folgenden Python-Code in Ihr Skript ein. Stellen Sie sicher, dass Sie vorher die notwendigen Pakete installiert haben:

Schritt 1: Installieren der notwendigen Pakete
bash
Code kopieren
pip install google-cloud-firestore
Schritt 2: Erstellen des Python Skripts
Verbindung zu Firestore herstellen:
python
Code kopieren
from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():

Verbindet sich mit der Firestore-Datenbank

db = firestore.Client()
return db

Chat speichern:
python
Code kopieren
def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):

Speichert den gesamten Chat in Firestore

doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
doc_ref.set(chat_data)
print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")

Chat auslesen:
python
Code kopieren
def chat_lesen(db, chat_id):

Liest einen gespeicherten Chat aus Firestore

doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
doc = doc_ref.get()
if doc.exists:
    print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
    return doc.to_dict()
else:
    print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
    return None

Hauptprogramm zur Nutzung der Befehle:
python
Code kopieren
def main():

Verbindung zu Firestore herstellen

db = connect_to_firestore()

# Beispielchat
chat_id = 'example_chat'
chat_data = {
    'messages': [
        {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
        {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
        {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
    ],
    'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
}

# Chat speichern
chat_speichern(db, chat_id, chat_data)

# Chat auslesen
chat_lesen(db, chat_id)

if name == “main”:
main()
Schritt 3: Ausführen des Skripts
Speichern Sie den Code in einer Datei, zum Beispiel firestore_chat.py, und führen Sie das Skript aus:

bash
Code kopieren
python firestore_chat.py
Erklärungen
connect_to_firestore: Diese Funktion stellt die Verbindung zur Firestore-Datenbank her.
chat_speichern: Diese Funktion speichert einen Chat mit einer eindeutigen Chat-ID in der Firestore-Datenbank.
chat_lesen: Diese Funktion liest einen gespeicherten Chat aus der Firestore-Datenbank anhand der Chat-ID aus.
main: Dies ist die Hauptfunktion, die die oben genannten Funktionen aufruft, um einen Beispielchat zu speichern und auszulesen.
Passen Sie den Code nach Bedarf an, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.
Ich bezweifle das diese Möglichkeit:

“Der GPT soll in der Lage sein mit einem Befehl “connect” die Verbindung zur Datenbank herzustellen.

Mit dem Befehl chat_speichern soll der komplette Chat in der Datenbank gespeichert werden.

Der Befehl chat_lesen soll einen gespeicherten Chat auslesen können.”

Damit umgesetzt werden kann. Der Customer GPT muss in der Lage sein die Verbindung zum firestore herzustellen und ihn zu nutzen.

[python]

Verstanden, Sie möchten, dass der GPT selbständig Befehle zur Verbindung mit Firestore, zum Speichern und Abrufen von Chats ausführen kann. Dafür werde ich eine Möglichkeit skizzieren, die es ermöglicht, durch bestimmte Befehle die entsprechenden Funktionen auszuführen.

Schritt 1: Installation und Einrichtung der notwendigen Bibliotheken
Installieren Sie die google-cloud-firestore Bibliothek:

bash
Code kopieren
pip install google-cloud-firestore
Schritt 2: Implementierung des Skripts
Verbindung zu Firestore herstellen:
python
Code kopieren
from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():

Verbindet sich mit der Firestore-Datenbank

db = firestore.Client()
print("Verbindung zu Firestore hergestellt.")
return db

Chat speichern:
python
Code kopieren
def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):

Speichert den gesamten Chat in Firestore

doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
doc_ref.set(chat_data)
print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")

Chat auslesen:
python
Code kopieren
def chat_lesen(db, chat_id):

Liest einen gespeicherten Chat aus Firestore

doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
doc = doc_ref.get()
if doc.exists:
    print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
    return doc.to_dict()
else:
    print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
    return None

Befehlsverarbeitung:
python
Code kopieren
def verarbeite_befehl(befehl, db=None, chat_id=None, chat_data=None):
if befehl == “connect”:
return connect_to_firestore()
elif befehl == “chat_speichern” and db and chat_id and chat_data:
chat_speichern(db, chat_id, chat_data)
elif befehl == “chat_lesen” and db and chat_id:
return chat_lesen(db, chat_id)
else:
print(“Ungültiger Befehl oder fehlende Parameter.”)
Hauptprogramm zur Nutzung der Befehle:
python
Code kopieren
def main():
db = None
while True:
befehl = input(“Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): “)
if befehl == “exit”:
break
elif befehl == “connect”:
db = verarbeite_befehl(“connect”)
elif befehl == “chat_speichern”:
if db:
chat_id = input(“Geben Sie die Chat-ID ein: “)
chat_data = {
‘messages’: [
{‘sender’: ‘user1’, ‘message’: ‘Hallo’},
{‘sender’: ‘user2’, ‘message’: ‘Hi, wie geht's?’},
{‘sender’: ‘user1’, ‘message’: ‘Gut, danke!’}
],
‘timestamp’: ‘2024-06-15T12:34:56’
}
verarbeite_befehl(“chat_speichern”, db, chat_id, chat_data)
else:
print(“Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).”)
elif befehl == “chat_lesen”:
if db:
chat_id = input(“Geben Sie die Chat-ID ein: “)
chat = verarbeite_befehl(“chat_lesen”, db, chat_id)
if chat:
print(chat)
else:
print(“Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).”)
else:
print(“Ungültiger Befehl.”)

if name == “main”:
main()
Zusammenfassung
Verbindung herstellen: Der Befehl connect stellt die Verbindung zur Firestore-Datenbank her.
Chat speichern: Der Befehl chat_speichern speichert einen Chat in der Datenbank. Dabei werden die Chat-ID und die Chat-Daten abgefragt.
Chat auslesen: Der Befehl chat_lesen liest einen Chat anhand der Chat-ID aus der Datenbank aus.
Hauptprogramm: Das Hauptprogramm fragt den Benutzer nach Befehlen und führt die entsprechenden Funktionen aus.
Speichern Sie den Code in einer Datei, z.B. firestore_chat.py, und führen Sie das Skript aus. Die Eingabeaufforderung ermöglicht es Ihnen, die entsprechenden Befehle einzugeben und die gewünschten Aktionen auszuführen.

Um das Umzusetzen wird eine openAPI Definition in der Sektion action eines Customer GPT benötigt?

Das Script, das die Funktionen bereitstellt kann auf eine compute engine in Google Cloud abgelegt und ausgeführt werden?

Ist das richtig?

LiquidGPT:

Ja, das Konzept und das Skript, das ich skizziert habe, kann tatsächlich auf einer Compute Engine Instanz in Google Cloud abgelegt und ausgeführt werden. Hier sind die Schritte, um dies zu realisieren:

Schritt 1: Google Cloud Setup

  1. Google Cloud Account und Projekt

    • Stellen Sie sicher, dass Ihr Google Cloud Konto aktiv ist und Sie ein Projekt in der Google Cloud Console haben.

  2. Compute Engine Instanz

    • Erstellen Sie eine Compute Engine Instanz, falls diese noch nicht vorhanden ist.

  3. Firebase Firestore einrichten

    • Gehen Sie zur Firebase Console.
    • Erstellen Sie ein neues Firebase-Projekt oder wählen Sie ein bestehendes Projekt.
    • Fügen Sie Firestore zu Ihrem Projekt hinzu und wählen Sie den gewünschten Modus (Produktion oder Test).

Schritt 2: Firestore Python Script auf Compute Engine Instanz einrichten

  1. SSH Verbindung zur Compute Engine Instanz herstellen

    • Stellen Sie eine SSH-Verbindung zur Compute Engine Instanz über die Google Cloud Console her.

  2. Python und Abhängigkeiten installieren

    • Stellen Sie sicher, dass Python und pip auf der Instanz installiert sind:

      sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip

    • Installieren Sie die notwendigen Python-Bibliotheken:

      pip3 install google-cloud-firestore

  3. Python Skript erstellen und hochladen

    • Erstellen Sie eine neue Python Datei auf der Instanz (z.B. firestore_chat.py):

      nano firestore_chat.py

    • Fügen Sie das folgende Skript ein und speichern Sie die Datei:

      from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():
    db = firestore.Client()
    print("Verbindung zu Firestore hergestellt.")
    return db

def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc_ref.set(chat_data)
    print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")

def chat_lesen(db, chat_id):
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc = doc_ref.get()
    if doc.exists:
        print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
        return doc.to_dict()
    else:
        print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
        return None

def verarbeite_befehl(befehl, db=None, chat_id=None, chat_data=None):
    if befehl == "connect":
        return connect_to_firestore()
    elif befehl == "chat_speichern" and db and chat_id and chat_data:
        chat_speichern(db, chat_id, chat_data)
    elif befehl == "chat_lesen" and db and chat_id:
        return chat_lesen(db, chat_id)
    else:
        print("Ungültiger Befehl oder fehlende Parameter.")

def main():
    db = None
    while True:
        befehl = input("Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): ")
        if befehl == "exit":
            break
        elif befehl == "connect":
            db = verarbeite_befehl("connect")
        elif befehl == "chat_speichern":
            if db:
                chat_id = input("Geben Sie die Chat-ID ein: ")
                chat_data = {
                    'messages': [
                        {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
                        {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
                        {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
                    ],
                    'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
                }
                verarbeite_befehl("chat_speichern", db, chat_id, chat_data)
            else:
                print("Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).")
        elif befehl == "chat_lesen":
            if db:
                chat_id = input("Geben Sie die Chat-ID ein: ")
                chat = verarbeite_befehl("chat_lesen", db, chat_id)
                if chat:
                    print(chat)
            else:
                print("Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).")
        else:
            print("Ungültiger Befehl.")

if __name__ == "__main__":
    main()

  4. Skript ausführen

    • Führen Sie das Skript aus:
      python3 firestore_chat.py

Schritt 3: GPT Integration

Um die Funktionen connect, chat_speichern und chat_lesen direkt über GPT auszuführen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre GPT-Integration in der Lage ist, diese Python-Skripte auszuführen oder HTTP-Anfragen an eine API zu senden, die diese Funktionen bereitstellt.

  1. API Erstellen (Optional)

    • Sie könnten eine einfache REST-API erstellen, die diese Funktionen ausführt und auf Ihrer Compute Engine Instanz hosten.

    • Verwenden Sie z.B. Flask für eine einfache API:

      pip3 install Flask

    • Beispielcode für eine Flask API:

      from flask import Flask, request, jsonify
from google.cloud import firestore

app = Flask(__name__)

db = firestore.Client()

@app.route('/connect', methods=['GET'])
def connect():
    return jsonify({"message": "Verbindung zu Firestore hergestellt."})

@app.route('/chat_speichern', methods=['POST'])
def save_chat():
    chat_id = request.json['chat_id']
    chat_data = request.json['chat_data']
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc_ref.set(chat_data)
    return jsonify({"message": f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert."})

@app.route('/chat_lesen', methods=['GET'])
def read_chat():
    chat_id = request.args.get('chat_id')
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc = doc_ref.get()
    if doc.exists:
        return jsonify(doc.to_dict())
    else:
        return jsonify({"message": "Kein Chat mit dieser ID gefunden."})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

    • Speichern Sie den obigen Code in einer Datei, z.B. app.py, und führen Sie die API aus:

      python3 app.py

  2. GPT Integration

    • Ihr GPT Modell könnte HTTP-Anfragen an die API senden, um die gewünschten Funktionen auszuführen. Beispielsweise könnte eine Anfrage zur Speicherung eines Chats so aussehen:

      import requests

def gpt_save_chat(chat_id, chat_data):
    url = 'http://<your-compute-engine-ip>:8080/chat_speichern'
    payload = {
        'chat_id': chat_id,
        'chat_data': chat_data
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

Damit ist das Konzept zur Umsetzung Ihrer Anforderungen skizziert. Die genaue Implementierung hängt davon ab, wie Ihre GPT-Integration aufgebaut ist und welche spezifischen Anforderungen und Einschränkungen bestehen.

Adrachin:

Ich bin über Cloud Terminal mit dem Server verbunden. Darauf ist eine virtuelle python Umgebung installiere:

Die muss erst noch aktiviert werden.

LiquidGPT:

Gut, dann lass uns die virtuelle Python-Umgebung aktivieren und die notwendigen Schritte durchführen, um das Skript auszuführen. Hier sind die detaillierten Schritte:

Schritt 1: Aktivieren der virtuellen Umgebung

  1. Aktivieren der virtuellen Umgebung:

    • Navigieren Sie zu dem Verzeichnis, in dem die virtuelle Umgebung installiert ist. Beispiel:

      cd /pfad/zu/deiner/virtuellen/umgebung

    • Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung. Wenn Ihre virtuelle Umgebung venv heißt:

      source venv/bin/activate

Schritt 2: Installieren der notwendigen Bibliotheken

  1. Installieren Sie die google-cloud-firestore Bibliothek:
    • Stellen Sie sicher, dass Sie sich in der aktivierten virtuellen Umgebung befinden und installieren Sie die Bibliothek:
      pip install google-cloud-firestore

Schritt 3: Erstellen des Python Skripts

  1. Erstellen des Python Skripts:

    • Erstellen Sie eine neue Python Datei (z.B. firestore_chat.py) in einem Verzeichnis Ihrer Wahl:

      nano firestore_chat.py

    • Fügen Sie das folgende Skript ein und speichern Sie die Datei:

      from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():
    db = firestore.Client()
    print("Verbindung zu Firestore hergestellt.")
    return db

def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc_ref.set(chat_data)
    print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")

def chat_lesen(db, chat_id):
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc = doc_ref.get()
    if doc.exists:
        print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
        return doc.to_dict()
    else:
        print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
        return None

def verarbeite_befehl(befehl, db=None, chat_id=None, chat_data=None):
    if befehl == "connect":
        return connect_to_firestore()
    elif befehl == "chat_speichern" and db and chat_id and chat_data:
        chat_speichern(db, chat_id, chat_data)
    elif befehl == "chat_lesen" and db and chat_id:
        return chat_lesen(db, chat_id)
    else:
        print("Ungültiger Befehl oder fehlende Parameter.")

def main():
    db = None
    while True:
        befehl = input("Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): ")
        if befehl == "exit":
            break
        elif befehl == "connect":
            db = verarbeite_befehl("connect")
        elif befehl == "chat_speichern":
            if db:
                chat_id = input("Geben Sie die Chat-ID ein: ")
                chat_data = {
                    'messages': [
                        {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
                        {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
                        {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
                    ],
                    'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
                }
                verarbeite_befehl("chat_speichern", db, chat_id, chat_data)
            else:
                print("Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).")
        elif befehl == "chat_lesen":
            if db:
                chat_id = input("Geben Sie die Chat-ID ein: ")
                chat = verarbeite_befehl("chat_lesen", db, chat_id)
                if chat:
                    print(chat)
            else:
                print("Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).")
        else:
            print("Ungültiger Befehl.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Schritt 4: Ausführen des Skripts

  1. Skript ausführen:
    • Stellen Sie sicher, dass Ihre virtuelle Umgebung aktiv ist und führen Sie das Skript aus:
      python firestore_chat.py

Das Skript wird nun ausgeführt und Sie können die Befehle connect, chat_speichern, chat_lesen und exit verwenden, um mit der Firestore-Datenbank zu interagieren.

Adrachin:

(myenv) thomas@instance-20240614-180018:~$ python firestore_chat.py
Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): chat_speichern
Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).
Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): connect
Verbindung zu Firestore hergestellt.
Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): chat_speichern
Geben Sie die Chat-ID ein: 1
Traceback (most recent call last):
File “/home/thomas/firestore_chat.py”, line 67, in
main()
File “/home/thomas/firestore_chat.py”, line 52, in main
verarbeite_befehl(“chat_speichern”, db, chat_id, chat_data)
File “/home/thomas/firestore_chat.py”, line 27, in verarbeite_befehl
chat_speichern(db, chat_id, chat_data)
File “/home/thomas/firestore_chat.py”, line 10, in chat_speichern
doc_ref.set(chat_data)
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/cloud/firestore_v1/document.py”, line 167, in set
write_results = batch.commit(kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/cloud/firestore_v1/batch.py”, line 59, in commit
commit_response = self._client._firestore_api.commit(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/cloud/firestore_v1/services/firestore/client.py”, line 1372, in commit
response = rpc(
^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/gapic_v1/method.py”, line 131, in call
return wrapped_func(*args, *kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/retry/retry_unary.py”, line 293, in retry_wrapped_func
return retry_target(
^^^^^^^^^^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/retry/retry_unary.py”, line 153, in retry_target
_retry_error_helper(
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/retry/retry_base.py”, line 212, in _retry_error_helper
raise final_exc from source_exc
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/retry/retry_unary.py”, line 144, in retry_target
result = target()
^^^^^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/timeout.py”, line 120, in func_with_timeout
return func(args, kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “/home/thomas/myenv/lib/python3.11/site-packages/google/api_core/grpc_helpers.py”, line 78, in error_remapped_callable
raise exceptions.from_grpc_error(exc) from exc
google.api_core.exceptions.PermissionDenied: 403 Missing or insufficient permissions.
(myenv) thomas@instance-20240614-180018:~$

LiquidGPT:

Der Fehler 403 Missing or insufficient permissions deutet darauf hin, dass die aktuellen Berechtigungen für den Zugriff auf Firestore nicht ausreichen. Hier sind die Schritte, um sicherzustellen, dass Ihre Compute Engine Instanz die richtigen Berechtigungen hat:

Schritt 1: Aktivieren Sie die Firestore API

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
  2. Navigieren Sie zu APIs & Services -> Library.
  3. Suchen Sie nach “Firestore API” und stellen Sie sicher, dass sie aktiviert ist.

Schritt 2: Erstellen und Zuweisen der Dienstkonto-Berechtigungen

  1. Dienstkonto erstellen oder bearbeiten:

    • Gehen Sie zu IAM & Admin -> Service Accounts.
    • Erstellen Sie ein neues Dienstkonto oder bearbeiten Sie ein bestehendes, das Ihre Compute Engine Instanz verwendet.
    • Wenn Sie ein neues erstellen:
      • Klicken Sie auf Create Service Account.
      • Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung ein und klicken Sie auf Create.

  2. Rollen zuweisen:

    • Weisen Sie dem Dienstkonto die Rolle Firestore Client zu:
      • Klicken Sie auf Select a role -> Firestore -> Firestore Client.
    • Wenn Sie zusätzliche Berechtigungen benötigen, fügen Sie die Rolle Viewer oder Editor hinzu, je nach Ihren Bedürfnissen.

  3. Dienstkonto-Schlüssel erstellen (optional, wenn nicht automatisch verknüpft):

    • Klicken Sie auf Add Key -> Create New Key.
    • Wählen Sie den JSON-Keytyp und klicken Sie auf Create.
    • Laden Sie die Schlüsseldatei herunter und speichern Sie sie sicher.

Schritt 3: Dienstkonto-Schlüssel auf der Compute Engine Instanz verwenden

  1. Schlüsseldatei auf die Compute Engine Instanz hochladen:

    • Verwenden Sie scp oder ein anderes Tool, um die JSON-Schlüsseldatei auf Ihre Compute Engine Instanz zu übertragen.

  2. Umgebungsvariable setzen:

    • Setzen Sie die GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS Umgebungsvariable, damit die Firestore-Clientbibliothek diese verwendet:

      export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your/service-account-file.json"

    • Fügen Sie diese Zeile auch zu Ihrer ~/.bashrc oder ~/.profile hinzu, damit sie bei jeder Anmeldung gesetzt wird.

Schritt 4: Skript erneut ausführen

Nachdem die Berechtigungen korrekt gesetzt und die Umgebungsvariable konfiguriert ist, führen Sie das Skript erneut aus:

python firestore_chat.py

Beispielcode zum Setzen der Umgebungsvariable im Skript

Falls Sie die Umgebungsvariable direkt im Python-Skript setzen möchten, können Sie dies am Anfang des Skripts tun:

import os
from google.cloud import firestore

# Setzen der Umgebungsvariable für die Google Anmeldeinformationen
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "/path/to/your/service-account-file.json"

def connect_to_firestore():
    db = firestore.Client()
    print("Verbindung zu Firestore hergestellt.")
    return db

# Restlicher Code bleibt unverändert

Ersetzen Sie "/path/to/your/service-account-file.json" durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer Dienstkonto-Schlüsseldatei. Stellen Sie sicher, dass die Datei für das Python-Skript zugänglich ist.

Nachdem diese Schritte abgeschlossen sind, sollten die Berechtigungen ausreichen, um auf Firestore zuzugreifen und Daten zu speichern oder auszulesen.