このページでは、LangChain を使用して LLM を活用したアプリケーションを構築する方法について説明します。このページの概要は、GitHub の手続きガイドにリンクされています。
LangChain とは
LangChain は、デベロッパーが生成 AI アプリケーションや検索拡張生成（RAG）ワークフローの構築に役立つ LLM オーケストレーション フレームワークです。複雑な LLM ワークフローを合理化するための構造、ツール、コンポーネントを提供します。
LangChain の詳細については、Google LangChain ページをご覧ください。LangChain フレームワークの詳細については、 LangChain プロダクト ドキュメントをご覧ください。
Datastore モードの LangChain コンポーネント
Datastore モードは、次の LangChain インターフェースを提供します。
Datastore モードのドキュメント ローダー
ドキュメント ローダーは、LangChain Document オブジェクトの保存、読み込み、削除を行います。たとえば、エンベディングに処理するデータを読み込んで、ベクトル ストアに保存するか、チェーンに特定のコンテキストを提供するツールとして使用することができます。
Datastore モードでドキュメント ローダーからドキュメントを読み込むには、DatastoreLoader クラスを使用します。FirestoreLoader メソッドは、テーブルから 1 つ以上のドキュメントを返します。DatastoreSaver クラスを使用して、ドキュメントの保存と削除を行います。
詳細については、LangChain ドキュメント ローダーのトピックをご覧ください。
ドキュメント ローダーの手順ガイド
ドキュメント ローダーに関する Datastore モード ガイドでは、次のことを行う方法について説明します。
- 統合パッケージと LangChain をインストールする
- テーブルからドキュメントを読み込む
- ローダーにフィルタを追加する
- 接続と認証をカスタマイズする
- お客様のコンテンツとメタデータを指定してドキュメントの作成をカスタマイズする
- ドキュメントを保存および削除するために
DatastoreSaverを使用してカスタマイズする方法
Datastore モードのチャット メッセージの履歴
質問に回答するアプリケーションでは、ユーザーからの追加の質問に回答するのにアプリケーションにコンテキストを提供するために、行われた会話の履歴が必要です。LangChain ChatMessageHistory クラスを使用すると、アプリケーションがメッセージをデータベースに保存し、必要に応じてさらに回答を作成するためにそれらを検索できます。メッセージには、質問、回答、談話、挨拶、ユーザーまたはアプリケーションが会話中に行ったその他の文章が含まれます。ChatMessageHistory は各メッセージを保存し、会話ごとにメッセージを連結します。
Datastore モードでは、このクラスを DatastoreChatMessageHistory で拡張します。
チャット メッセージ履歴の手順ガイド
チャット メッセージ履歴に関する Datastore モードガイドでは、次のことを行う方法について説明します。
- LangChain をインストールして Google Cloud に対して認証する
DatastoreChatMessageHistoryオブジェクトの作成とメッセージの追加- クライアントを使用して接続と認証をカスタマイズする