Membangun aplikasi yang didukung LLM menggunakan LangChain

Halaman ini memperkenalkan cara mem-build aplikasi yang didukung LLM menggunakan LangChain. Ringkasan di halaman ini tertaut ke panduan prosedur di GitHub.

Apa itu LangChain?

LangChain adalah framework orkestrasi LLM yang membantu developer membuat aplikasi AI generatif atau alur kerja retrieval-augmented generation (RAG). Framework ini menyediakan struktur, alat, dan komponen untuk menyederhanakan alur kerja LLM yang kompleks.

Untuk informasi selengkapnya tentang LangChain, lihat halaman LangChain Google. Untuk informasi selengkapnya tentang framework LangChain, lihat dokumentasi produk LangChain.

Komponen LangChain untuk mode Datastore

Mode Datastore menawarkan antarmuka LangChain berikut:

Loader dokumen untuk mode Datastore

Pemuat dokumen menyimpan, memuat, dan menghapus objek Document LangChain. Misalnya, Anda dapat memuat data untuk diproses ke dalam penyematan dan menyimpan data tersebut di penyimpanan vektor atau menggunakannya sebagai alat untuk memberikan konteks tertentu ke 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 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 konstruksi Dokumen dengan menentukan konten dan metadata pelanggan
  • Cara menggunakan dan menyesuaikan DatastoreSaver untuk menyimpan dan menghapus dokumen

Histori pesan chat untuk mode Datastore

Aplikasi pertanyaan dan jawaban memerlukan histori hal-hal yang diucapkan dalam percakapan untuk memberikan konteks aplikasi guna 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, sapaan, atau bagian teks lainnya yang diberikan pengguna atau aplikasi selama percakapan. ChatMessageHistory menyimpan setiap pesan dan merangkai 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:

  • Instal LangChain dan lakukan autentikasi ke Google Cloud
  • Membuat objek DatastoreChatMessageHistory dan menambahkan pesan
  • Menggunakan klien untuk menyesuaikan koneksi dan autentikasi