En esta página se explica cómo crear aplicaciones basadas en 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 Google LangChain. Para obtener más información sobre el framework LangChain, consulta la documentación del producto LangChain.
Componentes de LangChain para el modo Datastore
El modo Datastore ofrece las siguientes interfaces de LangChain:
Cargador de documentos para el modo Datastore
El cargador de documentos guarda, carga y elimina objetos Document
de LangChain. Por ejemplo, puedes cargar datos para procesarlos en incrustaciones y almacenarlos en un almacén de vectores o usarlos como herramienta para proporcionar contexto específico a las cadenas.
Para cargar documentos desde un cargador de documentos en el modo Datastore, usa la clase DatastoreLoader. Los métodos FirestoreLoader devuelven uno o varios documentos de una tabla. Usa la clase DatastoreSaver para guardar y eliminar documentos.
Para obtener más información, consulta el tema Cargadores de documentos de LangChain.
Guía de procedimientos del cargador de documentos
En la guía del modo Datastore para document loader se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instalar el paquete de integración y LangChain
- Cargar documentos de una tabla
- Añadir un filtro al cargador
- Personalizar la conexión y la autenticación
- Personalizar la creación de documentos especificando el contenido y los metadatos del cliente
- Cómo usar y personalizar un
DatastoreSaverpara almacenar y eliminar documentos
Historial de mensajes de chat en el modo Datastore
Las aplicaciones de preguntas y respuestas requieren un historial de lo que se ha dicho en la conversación para proporcionar contexto a la aplicación y 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.
El modo de Datastore amplía esta clase con DatastoreChatMessageHistory.
Guía de procedimiento del historial de mensajes de chat
En la guía del modo Datastore para el historial de mensajes de chat se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instalar LangChain y autenticarse en Google Cloud
- Crea un objeto
DatastoreChatMessageHistoryy añade mensajes - Usar un cliente para personalizar la conexión y la autenticación