Compila aplicaciones con tecnología de LLM a través de LangChain
En esta página, se presenta cómo compilar aplicaciones con tecnología de LLM a través de LangChain. Las descripciones generales de esta página se vinculan a guías de procedimiento en GitHub.
¿Qué es LangChain?
LangChain es un framework de organización de LLM que ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones de IA generativa o flujos de trabajo de generación de aumento de recuperación (RAG). Proporciona la estructura, las herramientas y los componentes para optimizar los flujos de trabajo complejos de LLM.
Para obtener más información sobre LangChain, consulta la página Google LangChain. Para obtener más información sobre el framework de LangChain, consulta la documentación del producto LangChain.
Componentes de LangChain para Firestore
Firestore ofrece las siguientes interfaces de LangChain:
Aprende a usar LangChain con la Guía de inicio rápido de LangChain para Firestore.
Almacén de vectores para Firestore
El almacén de vectores recupera y almacena documentos y metadatos de una base de datos vectorial. El almacén de vectores brinda a una aplicación la capacidad de realizar búsquedas semánticas que interpretan el significado de una consulta de usuario. Este tipo de búsqueda se denomina búsqueda de vectores y puede encontrar temas que coincidan de manera conceptual con la consulta. En el momento de la consulta, el almacén de vectores recupera los vectores de incorporación que son más similares a la incorporación de la solicitud de búsqueda. En LangChain, un almacén de vectores se encarga de almacenar datos incorporados y de realizar la búsqueda vectorial por ti.
Para trabajar con el almacén de vectores en Firestore, usa la clase FirestoreVectorStore.
Para obtener más información, consulta la documentación del producto LangChain Vector Stores.
Guía de procedimiento del almacén de vectores
En la guía de Firestore para el almacén de vectores, se muestra cómo realizar las siguientes acciones:
- Instalar el paquete de integración y LangChain
- Cómo inicializar una tabla para el almacén de vectores
- Configura un servicio de incorporación con
VertexAIEmbeddings. - Inicializa
FirestoreVectorStore - Actualiza y borra documentos
- Buscar documentos similares
- Crea un almacén de vectores personalizado para conectarlo a una base de datos preexistente de Firestore que tenga una tabla con incorporaciones vectoriales
Cargador de documentos para Firestore
El cargador de documentos guarda, carga y borra objetos Document de LangChain.
Por ejemplo, puedes cargar datos para procesarlos en incorporaciones y almacenarlos en un almacén de vectores o usarlos como herramienta para proporcionar contexto específico a las cadenas.
Para cargar documentos desde Firestore, usa la clase FirestoreLoader. Los métodos FirestoreLoader muestran uno o más documentos de una tabla. Usa la clase FirestoreSaver para guardar y borrar documentos.
Para obtener más información, consulta el tema Cargadores de documentos de LangChain.
Guía de procedimiento del cargador de documentos
En la guía de Firestore para el cargador de documentos, se muestra cómo realizar las siguientes acciones:
- Instalar el paquete de integración y LangChain
- Cargar documentos desde una tabla
- Agregar un filtro al cargador
- Personalizar la conexión y la autenticación
- Personaliza la creación de documentos especificando el contenido y los metadatos del cliente
- Cómo usar y personalizar un
FirestoreSaverpara almacenar y borrar documentos
Historial de mensajes de chat para Firestore
Las aplicaciones de preguntas y respuestas requieren un historial de lo que se dijo en la conversación para darle contexto a la aplicación para responder más preguntas del usuario. La clase ChatMessageHistory de LangChain permite que la aplicación guarde mensajes en una base de datos y los recupere cuando sea necesario para formular más respuestas. Un mensaje puede ser una pregunta, una respuesta, una declaración, un saludo o cualquier otro texto que el usuario o la aplicación proporcione durante la conversación.
ChatMessageHistory almacena cada mensaje y los encadena para cada conversación.
Firestore extiende esta clase con FirestoreChatMessageHistory.
Guía de procedimiento del historial de mensajes de chat
En la guía de Firestore sobre el historial de mensajes de chat, se muestra cómo realizar las siguientes acciones:
- Instalar LangChain y autenticar Google Cloud
- Inicializa la clase
FirestoreChatMessageHistorypara agregar y borrar mensajes. - Usa un cliente para personalizar la conexión y la autenticación