בדף הזה מוסבר איך ליצור אפליקציות מבוססות-מודלים גדולים של שפה (LLM) באמצעות LangChain. הסקירות הכלליות בדף הזה מקשרות למדריכים עם הוראות ב-GitHub.
מה זה LangChain?
LangChain הוא framework לניהול LLM שעוזר למפתחים ליצור אפליקציות של AI גנרטיבי או תהליכי עבודה של RAG (שליפה משופרת גנרטיבית). הוא מספק את המבנה, הכלים והרכיבים לייעול תהליכי עבודה מורכבים של LLM.
מידע נוסף על LangChain זמין בדף Google LangChain. מידע נוסף על מסגרת LangChain זמין במסמכי העזרה של המוצר LangChain.
רכיבי LangChain ל-Memorystore for Valkey
Memorystore for Valkey מציע את הממשקים הבאים של LangChain:
כאן אפשר ללמוד איך להשתמש ב-LangChain.
מאגר וקטורים ל-Memorystore for Valkey
מאגר וקטורים מאחזר ומאחסן מסמכים ומטא-נתונים ממסד נתונים וקטורי. מאגר וקטורים מאפשר לאפליקציה לבצע חיפושים סמנטיים שמפרשים את המשמעות של שאילתת משתמש. החיפוש הזה נקרא חיפוש וקטורי, והוא יכול למצוא נושאים שתואמים לשאילתה מבחינה מושגית. בזמן השאילתה, מאגר הווקטורים מאחזר את וקטורי ההטמעה שהכי דומים להטמעה של בקשת החיפוש. ב-LangChain, מאגר וקטורים אחראי לאחסון נתונים מוטמעים ולביצוע חיפוש וקטורים בשבילכם.
כדי לעבוד עם מאגר וקטורים ב-Memorystore for Valkey, משתמשים במחלקה RedisVectorStore
מידע נוסף זמין במסמכי העזרה של המוצר LangChain.
מדריך להליך של חנות וקטורים
במדריך בנושא מאגר וקטורים מוסבר איך לבצע את הפעולות הבאות:
- מתקינים את חבילת השילוב ואת LangChain.
- מאתחלים אינדקס וקטורי.
- הכנת מסמכים למאגר וקטורים.
- הוספת מסמכים למאגר וקטורים.
- ביצוע חיפוש דמיון (KNN).
- ביצוע חיפוש דמיון על סמך טווח.
- מבצעים חיפוש של רלוונטיות שולית מקסימלית (MMR).
- שימוש במאגר וקטורים בתור כלי לאחזור מידע.
- מחיקת מסמכים ממאגר וקטורים.
- מחיקת אינדקס וקטורי.
רכיב טעינה של מסמכים ל-Memorystore for Valkey
כלי לטעינת מסמכים ששומר, טוען ומוחק אובייקטים של LangChain Document.
לדוגמה, אתם יכולים לטעון נתונים לעיבוד בהטמעות ולאחסן אותם במאגר וקטורים או להשתמש בהם ככלי כדי לספק הקשר ספציפי לשרשרות.
כדי לטעון מסמכים מטוען המסמכים ב-Memorystore for Valkey, משתמשים במחלקה MemorystoreDocumentLoader. כדי לשמור ולמחוק מסמכים, משתמשים במחלקה MemorystoreDocumentSaver.
מידע נוסף זמין במאמר בנושא טועני מסמכים.
מדריך להעלאת מסמכים
במדריך לטוען מסמכים מוסבר איך:
- מתקינים את חבילת השילוב ואת LangChain.
- טעינת מסמכים מטבלה.
- מוסיפים מסנן לטוען המסמכים.
- התאמה אישית של החיבור והאימות.
- התאמה אישית של מבנה המסמך על ידי ציון התוכן והמטא-נתונים של הלקוח.
- אפשר להשתמש במחלקה
MemorystoreDocumentSaverכדי לאחסן ולמחוק מסמכים, וגם להתאים אותה אישית.
היסטוריית הודעות צ'אט ב-Memorystore for Valkey
אפליקציות של שאלות ותשובות צריכות היסטוריה של הדברים שנאמרו בשיחה כדי לספק לאפליקציה הקשר למענה על שאלות נוספות מהמשתמש. המחלקות ChatMessageHistory של LangChain מאפשרות לאפליקציה לשמור הודעות במסד נתונים ולאחזר אותן כשצריך כדי לגבש תשובות נוספות. ההודעה יכולה להיות שאלה, תשובה, הצהרה, ברכה או כל טקסט אחר שהמשתמש או האפליקציה נותנים במהלך השיחה.
ChatMessageHistory שומר את כל ההודעות ומקשר אותן לשרשור של כל שיחה.
Memorystore for Valkey מרחיב את המחלקה הזו עם MemorystoreChatMessageHistory.
מדריך להפעלת היסטוריית ההודעות בצ'אט
במדריך להיסטוריית הודעות בצ'אט מוסבר איך:
- מתקינים את LangChain ומבצעים אימות ל- Google Cloud.
- מאתחלים את המחלקה
MemorystoreChatMessageHistoryכדי להוסיף ולמחוק הודעות.