Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie LLM-basierte Anwendungen mit LangChain erstellen. Die Übersichten auf dieser Seite verweisen zu den Verfahrensanleitungen in GitHub.
Was ist LangChain?
LangChain ist ein LLM-Orchestrierungs-Framework, mit dem Entwickler generative KI-Anwendungen oder RAG-Workflows (Retrieval Augmented Generation) erstellen können. Es bietet die Struktur, die Tools und die Komponenten, um komplexe LLM-Workflows zu optimieren.
Weitere Informationen zu LangChain finden Sie auf der Seite Google LangChain. Weitere Informationen zum LangChain-Framework finden Sie in der Produktdokumentation LangChain.
LangChain-Komponenten für den Datastore-Modus
Der Datastore-Modus bietet folgende LangChain-Oberflächen:
Weitere Informationen zur Verwendung von LangChain finden Sie in der LangChain-Kurzanleitung für den Datastore-Modus.
Dokumentladegerät für Datastore-Modus
Der Dokument-Loader speichert, lädt und löscht LangChain-Document-Objekte. Beispielsweise können Sie Daten zur Verarbeitung in Einbettungen laden und entweder im Vektorspeicher speichern oder sie als Tool verwenden, um spezifischen Kontext für Ketten bereitzustellen.
Verwenden Sie die Klasse DatastoreLoader, um Dokumente aus dem Dokumentladeprogramm im Datastore-Modus zu laden. FirestoreLoader-Methoden geben ein oder mehrere Dokumente aus einer Tabelle zurück. Verwenden Sie die Klasse DatastoreSaver, um Dokumente zu speichern und zu löschen.
Weitere Informationen finden Sie unter LangChain-Dokument-Loader.
Anleitung zum Laden von Dokumenten
In der Anleitung zum Datastore-Modus für das Dokumentladegerät finden Sie Anleitungen für folgende Aktionen:
- Integrationspaket und LangChain installieren
- Dokumente aus einer Tabelle laden
- Filter zum Loader hinzufügen
- Verbindung und Authentifizierung anpassen
- Dokumenterstellung durch Angabe von Kundeninhalten und Metadaten anpassen
DatastoreSaverzum Speichern und Löschen von Dokumenten verwenden und anpassen
Chatnachrichtenverlauf für den Datastore-Modus
Frage-und-Antwort-Anwendungen erfordern einen Verlauf der in der Unterhaltung gesprochenen Dinge, um der Anwendung Kontext zur Beantwortung weiterer Fragen des Nutzers zu bieten. Die LangChain-Klasse ChatMessageHistory ermöglicht der Anwendung, Nachrichten in einer Datenbank zu speichern und bei Bedarf zur Formulierung weiterer Antworten abzurufen. Eine Nachricht kann eine Frage, eine Antwort, eine Aussage, eine Begrüßung oder andere Texte sein, die der Nutzer oder die Anwendung während der Unterhaltung gibt.
ChatMessageHistory speichert jede Nachricht und verkettet Nachrichten für jede Unterhaltung.
Im Datastore-Modus wird diese Klasse um DatastoreChatMessageHistory erweitert.
Anleitung zum Verfahren für den Chat-Nachrichtenverlauf
In der Anleitung zum Datastore-Modus für den Nachrichtenverlauf erfahren Sie, wie Sie Folgendes tun:
- LangChain installieren und bei Google Cloud authentifizieren
DatastoreChatMessageHistory-Objekt erstellen und Nachrichten hinzufügen- Verwenden Sie einen Client, um die Verbindung und Authentifizierung anzupassen