En esta página se explica cómo crear aplicaciones basadas en modelos de lenguaje extensos (LLMs) con LangChain. Las descripciones generales de esta página enlazan con guías de procedimientos en GitHub.
¿Qué es LangChain?
LangChain es un framework de orquestación de LLMs que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA generativa o flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG). Proporciona la estructura, las herramientas y los componentes necesarios para optimizar flujos de trabajo complejos de LLMs.
Para obtener más información sobre LangChain, consulta la página LangChain de Google. Para obtener más información sobre el framework LangChain, consulta la documentación del producto LangChain.
Componentes de LangChain para Memorystore for Valkey
Memorystore for Valkey ofrece las siguientes interfaces de LangChain:
Consulta cómo usar LangChain con la guía de inicio rápido de LangChain.
Almacén de vectores para Memorystore for Valkey
Vector Store recupera y almacena documentos y metadatos de una base de datos vectorial. El almacén de vectores ofrece a una aplicación la capacidad de realizar búsquedas semánticas que interpreten el significado de una consulta de usuario. Este tipo de búsqueda se denomina búsqueda vectorial y puede encontrar temas que coincidan conceptualmente con la consulta. En el momento de la consulta, el almacén de vectores recupera los vectores de inserción que son más similares a la inserción de la solicitud de búsqueda. En LangChain, un almacén de vectores se encarga de almacenar los datos insertados y de realizar la búsqueda de vectores por ti.
Para trabajar con el almacén de vectores en Memorystore for Valkey, usa la clase RedisVectorStore.
Para obtener más información, consulta la documentación del producto LangChain.
Guía de procedimientos de la tienda de vectores
En la guía de Vector Store se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instala el paquete de integración y LangChain.
- Inicializa un índice vectorial.
- Prepara los documentos para el almacén de vectores.
- Añade documentos al almacén de vectores.
- Realizar una búsqueda de similitud (KNN).
- Realiza una búsqueda por similitud basada en un intervalo.
- Realiza una búsqueda de máxima relevancia marginal (MMR).
- Usar VectorStore como Retriever.
- Elimina documentos del almacén de vectores.
- Elimina un índice vectorial.
Cargador de documentos para Memorystore for Valkey
El cargador de documentos guarda, carga y elimina objetos Document de LangChain.
Por ejemplo, puede cargar datos para procesarlos en inserciones y almacenarlos en un almacén de vectores o usarlos como herramienta para proporcionar contexto específico a las cadenas.
Para cargar documentos desde el cargador de documentos en Memorystore for Valkey, usa la clase MemorystoreDocumentLoader. Para guardar y eliminar documentos, usa la clase MemorystoreDocumentSaver.
Para obtener más información, consulta Cargadores de documentos.
Guía de procedimientos del cargador de documentos
En la guía del cargador de documentos se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instala el paquete de integración y LangChain.
- Carga documentos de una tabla.
- Añade un filtro al cargador de documentos.
- Personaliza la conexión y la autenticación.
- Personaliza la creación de documentos especificando el contenido y los metadatos del cliente.
- Usa y personaliza la clase
MemorystoreDocumentSaverpara almacenar y eliminar documentos.
Historial de mensajes de chat de Memorystore for Valkey
Las aplicaciones de preguntas y respuestas requieren un historial de lo que se ha dicho en la conversación para proporcionar contexto a la aplicación a la hora de responder a las preguntas posteriores del usuario. La clase ChatMessageHistory de LangChain permite que la aplicación guarde mensajes en una base de datos y los recupere cuando sea necesario para formular más respuestas. Un mensaje puede ser una pregunta, una respuesta, una afirmación, un saludo o cualquier otro texto que el usuario o la aplicación proporcione durante la conversación.
ChatMessageHistory almacena cada mensaje y los encadena en cada conversación.
Memorystore for Valkey amplía esta clase con MemorystoreChatMessageHistory.
Guía de procedimientos del historial de mensajes de chat
En la guía del historial de mensajes de chat se explica cómo puedes hacer lo siguiente:
- Instala LangChain y autentícate en Google Cloud.
- Inicializa la clase
MemorystoreChatMessageHistorypara añadir y eliminar mensajes.