Halaman ini memperkenalkan cara membangun aplikasi yang didukung LLM menggunakan LangChain. Ringkasan di halaman ini menautkan ke panduan prosedur di GitHub.
Apa itu LangChain?
LangChain adalah framework orkestrasi LLM yang membantu developer membangun aplikasi AI generatif atau alur kerja retrieval-augmented technology (RAG). Layanan ini menyediakan struktur, alat, dan komponen untuk menyederhanakan alur kerja LLM yang kompleks.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang LangChain, lihat halaman Google LangChain. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang framework LangChain, lihat dokumentasi produk LangChain.
Komponen LangChain untuk mode Datastore
Mode Datastore menawarkan antarmuka LangChain berikut:
Pelajari cara menggunakan LangChain dengan Panduan Memulai LangChain untuk mode Datastore.
Loader dokumen untuk mode Datastore
Loader dokumen menyimpan, memuat, dan menghapus objek Document LangChain. Misalnya, Anda dapat memuat data untuk diproses menjadi embedding dan
menyimpannya di penyimpanan vektor atau menggunakannya sebagai alat untuk memberikan konteks tertentu
pada rantai.
Untuk memuat dokumen dari loader dokumen dalam mode Datastore, gunakan class DatastoreLoader. Metode FirestoreLoader menampilkan satu atau beberapa dokumen dari tabel. Gunakan class DatastoreSaver untuk menyimpan dan menghapus dokumen.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat topik loader Dokumen LangChain.
Panduan prosedur loader dokumen
Panduan mode Datastore untuk loader dokumen menunjukkan cara melakukan hal berikut:
- Menginstal paket integrasi dan LangChain
- Memuat dokumen dari tabel
- Menambahkan filter ke loader
- Menyesuaikan koneksi dan autentikasi
- Menyesuaikan pembuatan Dokumen dengan menentukan metadata dan konten pelanggan
- Cara menggunakan dan menyesuaikan
DatastoreSaveruntuk menyimpan dan menghapus dokumen
Histori pesan chat untuk mode Datastore
Penerapan pertanyaan dan jawaban memerlukan histori hal-hal yang diucapkan dalam
percakapan guna memberikan konteks kepada aplikasi untuk menjawab pertanyaan lebih lanjut
dari pengguna. Class ChatMessageHistory LangChain memungkinkan aplikasi
menyimpan pesan ke database dan mengambilnya saat diperlukan untuk merumuskan jawaban
lebih lanjut. Pesan dapat berupa pertanyaan, jawaban, pernyataan, salam, atau
teks lainnya yang diberikan oleh pengguna atau aplikasi selama percakapan.
ChatMessageHistory menyimpan setiap pesan dan menggabungkan pesan untuk setiap
percakapan.
Mode Datastore memperluas class ini dengan DatastoreChatMessageHistory.
Panduan prosedur histori pesan chat
Panduan mode Datastore untuk histori pesan chat menunjukkan cara melakukan hal berikut:
- Menginstal LangChain dan melakukan autentikasi ke Google Cloud
- Membuat objek
DatastoreChatMessageHistorydan menambahkan pesan - Menggunakan klien untuk menyesuaikan koneksi dan autentikasi