使用 LangChain 建構採用 LLM 的應用程式
本頁將介紹如何使用 LangChain 建構 LLM 輔助應用程式。本頁面的總覽會連結至 GitHub 中的程序指南。
什麼是 LangChain?
LangChain 是 LLM 自動化調度管理框架,可協助開發人員建構生成式 AI 應用程式或檢索增強生成 (RAG) 工作流程。提供結構、工具和元件,可簡化複雜的 LLM 工作流程。
如要進一步瞭解 LangChain,請參閱 Google LangChain 頁面。如要進一步瞭解 LangChain 架構,請參閱 LangChain 產品說明文件。
Firestore 的 LangChain 元件
Firestore 提供下列 LangChain 介面:
Firestore 的向量儲存庫
向量儲存區會從向量資料庫擷取及儲存文件和中繼資料。向量儲存區可讓應用程式執行語意搜尋,解讀使用者查詢的含意。這類搜尋稱為向量搜尋,可找出與查詢概念相符的主題。在查詢時,向量儲存空間會擷取與搜尋要求嵌入最相似的嵌入向量。在 LangChain 中,向量儲存庫會負責儲存嵌入的資料,並為您執行向量搜尋。
如要在 Firestore 中使用向量儲存庫,請使用 FirestoreVectorStore 類別。
詳情請參閱 LangChain Vector Stores 產品說明文件。
向量儲存庫程序指南
向量儲存空間的 Firestore 指南說明如何執行下列操作:
- 安裝整合套件和 LangChain
- 初始化向量儲存庫的表格
- 使用
VertexAIEmbeddings設定嵌入服務 - 初始化
FirestoreVectorStore - 更新及刪除文件
- 搜尋類似文件
- 建立自訂向量儲存區,連結至預先存在的 Firestore 資料庫,該資料庫含有向量嵌入的資料表
Firestore 的文件載入器
文件載入器會儲存、載入及刪除 LangChain Document 物件。
舉例來說,您可以將資料載入嵌入,然後儲存在向量儲存空間,或當做工具使用,為鏈結提供特定情境。
如要從 Firestore 載入文件,請使用 FirestoreLoader 類別。FirestoreLoader 方法會從資料表傳回一或多個文件。使用 FirestoreSaver 類別儲存及刪除文件。
詳情請參閱 LangChain 文件載入器主題。
文件載入器程序指南
Firestore 文件載入器指南會說明如何:
- 安裝整合套件和 LangChain
- 從資料表載入文件
- 在載入器中新增篩選器
- 自訂連線和驗證
- 指定客戶內容和中繼資料,自訂文件建構方式
- 如何使用及自訂
FirestoreSaver來儲存及刪除文件
Firestore 的 Chat 訊息記錄
問答應用程式需要對話記錄,才能瞭解對話脈絡,進而回答使用者提出的問題。應用程式可透過 LangChain ChatMessageHistory 類別將訊息儲存至資料庫,並在需要時擷取訊息,進一步生成回覆。訊息可以是問題、答案、陳述、問候語,或使用者/應用程式在對話期間提供的任何其他文字。ChatMessageHistory會儲存每則訊息,並將每則對話的訊息串連在一起。
Firestore 會使用 FirestoreChatMessageHistory 擴充這個類別。
Chat 訊息記錄程序指南
Firestore 即時通訊訊息記錄指南說明如何:
- 安裝 LangChain 並驗證 Google Cloud
- 初始化
FirestoreChatMessageHistory類別,即可新增及刪除訊息 - 使用用戶端自訂連線和驗證