En esta página, se presenta cómo compilar aplicaciones con tecnología de LLM a través de LangChain. Las descripciones generales de esta página se vinculan a guías de procedimiento en GitHub.
¿Qué es LangChain?
LangChain es un framework de organización de LLM que ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones de IA generativa o flujos de trabajo de generación de aumento de recuperación (RAG). Proporciona la estructura, las herramientas y los componentes para optimizar los flujos de trabajo complejos de LLM.
Para obtener más información acerca de LangChain, consulta la página Google LangChain. Para obtener más información sobre el framework de 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 borra un objeto Document de LangChain. Por ejemplo, puedes cargar datos para procesarlos en incorporaciones y almacenarlos en un almacén de vectores o usarlos como una herramienta con el fin de proporcionar contexto específico a las cadenas.
Para cargar documentos desde el cargador de documentos en el modo Datastore, usa la
Clase DatastoreLoader. Los métodos FirestoreLoader muestran uno o más documentos de una tabla. Usa la clase DatastoreSaver para guardar y borrar documentos.
Para obtener más información, consulta el tema Cargadores de documentos de LangChain.
Guía de procedimiento del cargador de documentos
En la guía del modo de almacén de datos para el cargador de documentos, se muestra cómo hacer lo siguiente:
- Instalar el paquete de integración y LangChain
- Cargar documentos desde una tabla
- Agregar un filtro al cargador
- Personalizar la conexión y la autenticación
- Personaliza la creación de documentos especificando el contenido y los metadatos del cliente
- Cómo usar y personalizar un
DatastoreSaverpara almacenar y borrar documentos
Historial de mensajes de chat para el modo Datastore
Las aplicaciones de preguntas y respuestas requieren un historial de lo que se dijo en la conversación para darle contexto a la aplicación para responder más preguntas 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 declaración, un saludo o cualquier otro texto que el usuario o la aplicación proporcione durante la conversación.
ChatMessageHistory almacena cada mensaje y los encadena para cada conversación.
El modo Datastore extiende esta clase con DatastoreChatMessageHistory.
Guía de procedimiento del historial de mensajes de chat
La guía del modo Datastore para mensajes de chat historial te muestra cómo hacer lo siguiente:
- Instalar LangChain y autenticar Google Cloud
- Crea un objeto
DatastoreChatMessageHistoryy agrega mensajes - Usa un cliente para personalizar la conexión y la autenticación