Crie aplicações baseadas em MDIs com o LangChain

Esta página apresenta como criar aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem (LLMs) usando o LangChain. As vistas gerais nesta página incluem links para guias de procedimentos no GitHub.

O que é o LangChain?

O LangChain é uma framework de orquestração de GMLs que ajuda os programadores a criar aplicações de IA generativa ou fluxos de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG). Fornece a estrutura, as ferramentas e os componentes para simplificar os fluxos de trabalho complexos de MDIs.

Para mais informações sobre o LangChain, consulte a página Google LangChain. Para mais informações sobre a framework LangChain, consulte a documentação do produto LangChain.

Componentes do LangChain para o Memorystore for Valkey

O Memorystore for Valkey oferece as seguintes interfaces LangChain:

Saiba como usar o LangChain com o Início rápido do LangChain.

Armazenamento de vetores para o Memorystore for Valkey

O armazenamento de vetores obtém e armazena documentos e metadados de uma base de dados de vetores. O armazenamento de vetores dá a uma aplicação a capacidade de realizar pesquisas semânticas que interpretam o significado de uma consulta do utilizador. Este tipo de pesquisa é denominado pesquisa vetorial e pode encontrar tópicos que correspondem à consulta conceptualmente. No momento da consulta, o arquivo de vetores obtém os vetores de incorporação mais semelhantes à incorporação do pedido de pesquisa. No LangChain, um armazenamento de vetores encarrega-se de armazenar dados incorporados e realizar a pesquisa de vetores por si.

Para trabalhar com o arquivo de vetores no Memorystore for Valkey, use a classe RedisVectorStore

Para mais informações, consulte a documentação do produto LangChain.

Guia de procedimentos da base de dados vetorial

O guia para a base de dados vetorial mostra-lhe como fazer o seguinte:

  • Instale o pacote de integração e o LangChain.
  • Inicialize um índice vetorial.
  • Prepare documentos para a loja de vetores.
  • Adicione documentos ao arquivo vetorial.
  • Realizar uma pesquisa de semelhança (KNN).
  • Realize uma pesquisa de similaridade baseada em intervalos.
  • Realize uma pesquisa de relevância marginal máxima (MMR).
  • Use o armazenamento de vetores como um motor de obtenção.
  • Elimine documentos da loja de vetores.
  • Elimine um índice vetorial.

Carregador de documentos para o Memorystore for Valkey

O carregador de documentos guarda, carrega e elimina objetos Document do LangChain. Por exemplo, pode carregar dados para processamento em incorporações e armazená-los na loja de vetores ou usá-los como uma ferramenta para fornecer contexto específico às cadeias.

Para carregar documentos a partir do carregador de documentos no Memorystore for Valkey, use a classe MemorystoreDocumentLoader. Para guardar e eliminar documentos, use a classe MemorystoreDocumentSaver.

Para mais informações, consulte Carregadores de documentos.

Guia de procedimentos do carregador de documentos

O guia do carregador de documentos mostra como fazer o seguinte:

  • Instale o pacote de integração e o LangChain.
  • Carregue documentos a partir de uma tabela.
  • Adicione um filtro ao carregador de documentos.
  • Personalize a ligação e a autenticação.
  • Personalize a construção de documentos especificando o conteúdo e os metadados do cliente.
  • Use e personalize a classe MemorystoreDocumentSaver para armazenar e eliminar documentos.

Histórico de mensagens de chat do Memorystore for Valkey

As aplicações de perguntas e respostas requerem um histórico do que foi dito na conversa para dar contexto à aplicação para responder a mais perguntas do utilizador. A classe ChatMessageHistory LangChain permite que a aplicação guarde mensagens numa base de dados e as obtenha quando necessário para formular mais respostas. Uma mensagem pode ser uma pergunta, uma resposta, uma declaração, uma saudação ou qualquer outro texto que o utilizador ou a aplicação forneça durante a conversa. ChatMessageHistory armazena cada mensagem e encadeia as mensagens para cada conversa.

O Memorystore for Valkey expande esta classe com MemorystoreChatMessageHistory.

Guia de procedimento do histórico de mensagens de chat

O guia do histórico de mensagens do chat mostra como:

  • Instale o LangChain e autentique-se no Google Cloud.
  • Inicialize a classe MemorystoreChatMessageHistory para adicionar e eliminar mensagens.