Questa pagina illustra come creare applicazioni basate su LLM utilizzando LangChain. Le panoramiche in questa pagina rimandano alle guide alle procedure su GitHub.
Che cos'è LangChain?
LangChain è un framework di orchestrazione LLM che aiuta gli sviluppatori a creare applicazioni di AI generativa o workflow di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Fornisce la struttura, gli strumenti e i componenti per semplificare i workflow LLM complessi.
Per ulteriori informazioni su LangChain, consulta la Google LangChain pagina. Per ulteriori informazioni sul framework LangChain, consulta la documentazione del prodotto LangChain.
Componenti LangChain per la modalità Datastore
La modalità Datastore offre le seguenti interfacce LangChain:
Caricatore di documenti per la modalità Datastore
Il caricatore di documenti salva, carica ed elimina gli oggetti Document di LangChain. Ad esempio, puoi caricare i dati per l'elaborazione in incorporamenti e memorizzarli in un archivio vettoriale o utilizzarli come strumento per fornire un contesto specifico alle catene.
Per caricare i documenti dal caricatore di documenti in modalità Datastore, utilizza la classe DatastoreLoader. I metodi FirestoreLoader restituiscono uno o più documenti da una tabella. Utilizza la classe DatastoreSaver per salvare ed eliminare i documenti.
Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento Caricatori di documenti LangChain.
Guida alle procedure per il caricatore di documenti
La guida alla modalità Datastore per il caricatore di documenti loader mostra come eseguire le seguenti operazioni:
- Installare il pacchetto di integrazione e LangChain
- Caricare i documenti da una tabella
- Aggiungere un filtro al caricatore
- Personalizzare la connessione e l'autenticazione
- Personalizzare la creazione di documenti specificando i contenuti e i metadati dei clienti
- Come utilizzare e personalizzare un
DatastoreSaverper archiviare ed eliminare i documenti
Cronologia dei messaggi di chat per la modalità Datastore
Le applicazioni di domande e risposte richiedono una cronologia di ciò che è stato detto nella conversazione per fornire all'applicazione il contesto per rispondere a ulteriori domande dell'utente. La classe ChatMessageHistory di LangChain consente all'applicazione di salvare i messaggi in un database e recuperarli quando necessario per formulare ulteriori risposte. Un messaggio può essere una domanda, una risposta, un'affermazione, un saluto o qualsiasi altro testo fornito dall'utente o dall'applicazione durante la conversazione.
ChatMessageHistory memorizza ogni messaggio e li concatena per ogni conversazione.
La modalità Datastore estende questa classe con DatastoreChatMessageHistory.
Guida alle procedure per la cronologia dei messaggi di chat
La guida alla modalità Datastore per la cronologia dei messaggi di chat mostra come eseguire le seguenti operazioni:
- Installare LangChain ed eseguire l'autenticazione a Google Cloud
- Creare un oggetto
DatastoreChatMessageHistorye aggiungere messaggi - Utilizzare un client per personalizzare la connessione e l'autenticazione