Esta página apresenta como criar aplicativos com tecnologia de LLM usando o LangChain. As visões gerais nesta página têm links para guias de procedimento no GitHub.
O que é o LangChain?
O LangChain é um framework de orquestração de LLMs que ajuda os desenvolvedores a criar aplicativos de IA generativa ou fluxos de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG, na sigla em inglês). Ele fornece a estrutura, as ferramentas e os componentes para otimizar fluxos de trabalho complexos de LLM.
Para mais informações sobre o LangChain, consulte a página Google LangChain. Para mais informações sobre o framework LangChain, consulte a documentação do produto LangChain.
Componentes do LangChain para o modo Datastore
O modo Datastore oferece as seguintes interfaces do LangChain:
Aprenda a usar o LangChain com o Guia de início rápido do LangChain para o modo Datastore.
Carregador de documentos para o modo Datastore
O carregador de documentos salva, carrega e exclui objetos Document do
LangChain. Por exemplo, é possível carregar dados para processamento em embeddings e
armazenar em um armazenamento de vetores ou usá-los como uma ferramenta para fornecer contexto específico
para cadeias.
Para carregar documentos do carregador de documentos no modo Datastore, use a
classe DatastoreLoader. Os métodos FirestoreLoader retornam um ou mais documentos de uma tabela. Use a classe DatastoreSaver para salvar e excluir documentos.
Para mais informações, consulte o tópico Carregadores de documentos LangChain.
Guia do procedimento do carregador de documentos
O guia do modo Datastore para o carregador de documentos mostra como fazer o seguinte:
- Instale o pacote de integração e o LangChain
- Carregar documentos de uma tabela
- Adicionar um filtro ao carregador
- Personalizar a conexão e a autenticação
- Personalize a construção de documentos especificando o conteúdo e os metadados do cliente
- Como usar e personalizar um
DatastoreSaverpara armazenar e excluir documentos
Histórico de mensagens do Chat para o modo Datastore
Aplicativos de perguntas e respostas exigem um histórico do que foi dito na
conversa para dar ao aplicativo contexto para responder a outras perguntas
do usuário. A classe ChatMessageHistory do LangChain permite que o aplicativo
salve mensagens em um banco de dados e as recupere quando necessário para formular outras
respostas. Uma mensagem pode ser uma pergunta, uma resposta, uma declaração, uma saudação ou qualquer outro texto que o usuário ou aplicativo faz durante a conversa.
O ChatMessageHistory armazena cada mensagem e encadeia mensagens para cada
conversa.
O modo Datastore estende essa classe com DatastoreChatMessageHistory.
Guia do procedimento do histórico de mensagens do Chat
No guia do modo Datastore para histórico de mensagens de chat, mostramos como fazer o seguinte:
- Instale o LangChain e faça a autenticação no Google Cloud
- Criar um objeto
DatastoreChatMessageHistorye adicionar mensagens - Usar um cliente para personalizar a conexão e a autenticação