Créer des applications basées sur un LLM avec LangChain

Cette page explique comment créer des applications basées sur un LLM en utilisant LangChain. Les présentations de cette page sont liées aux guides de procédure dans GitHub.

Qu'est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework d'orchestration LLM qui aide les développeurs à créer des applications d'IA générative ou des workflows de génération augmentée de récupération (RAG). Il fournit la structure, les outils et les composants nécessaires pour simplifier les workflows LLM complexes.

Pour plus d'informations sur LangChain, consultez la page Google LangChain. Pour en savoir plus sur le framework LangChain, consultez la documentation du produit de LangChain.

Composants LangChain pour le mode Datastore

Le mode Datastore propose les interfaces LangChain suivantes :

Chargeur de documents pour le mode Datastore

Le chargeur de documents enregistre, charge et supprime un objet Document LangChain. Par exemple, vous pouvez charger des données à traiter dans des embeddings et les stocker dans un magasin de vecteurs ou les utiliser comme outil pour fournir un contexte spécifique aux chaînes.

Pour charger des documents à partir du chargeur de documents en mode Datastore, utilisez la classe DatastoreLoader. Les méthodes FirestoreLoader renvoient un ou plusieurs documents d'une table. Utilisez la classe DatastoreSaver pour enregistrer et supprimer des documents.

Pour en savoir plus, consultez la page Chargeurs de documents LangChain.

Guide de procédure du chargeur de documents

Le guide du mode Datastore pour le chargeur de documents vous explique comment :

  • Installer le package d'intégration et LangChain
  • charger des documents depuis une table ;
  • ajouter un filtre au chargeur ;
  • personnaliser la connexion et l'authentification ;
  • Personnaliser la construction d'un document en spécifiant les métadonnées et les contenus client
  • Utiliser et personnaliser un DatastoreSaver pour stocker et supprimer des documents

Historique des messages Chat pour le mode Datastore

Les applications de questions-réponses nécessitent un historique de ce qui s'est dit dans la conversation afin de fournir à l'application un contexte qui lui permet de répondre à d'autres questions de l'utilisateur. La classe ChatMessageHistory de LangChain permet à l'application d'enregistrer des messages dans une base de données et de les récupérer si nécessaire pour formuler d'autres réponses. Un message peut être une question, une réponse, une instruction, un message d'accueil ou tout autre texte émis par l'utilisateur ou l'application au cours d'une conversation. ChatMessageHistory stocke chaque message et enchaîne les messages pour chaque conversation.

Le mode Datastore étend cette classe avec DatastoreChatMessageHistory.

Guide de procédure pour l'historique des messages de chat

Le guide du mode Datastore pour l'historique des messages de chat vous explique comment :

  • installer LangChain et s'authentifier auprès de Google Cloud ;
  • Créer un objet DatastoreChatMessageHistory et ajouter des messages
  • Utiliser un client pour personnaliser la connexion et l'authentification