Creare applicazioni basate su LLM utilizzando LangChain
Questa pagina illustra come creare applicazioni basate su LLM utilizzando LangChain. Le panoramiche link alla pagina delle guide alle procedure in GitHub.
Che cos'è LangChain?
LangChain è un framework di orchestrazione LLM che aiuta gli sviluppatori a creare applicazioni di AI generativa o flussi di lavoro RAG (Retrieval-Augmented Generation). it fornisce la struttura, gli strumenti e i componenti per semplificare i modelli LLM complessi per i flussi di lavoro.
Per ulteriori informazioni su LangChain, consulta la pagina Google LangChain. Per ulteriori informazioni sul framework LangChain, consulta la documentazione del prodotto LangChain.
Componenti LangChain per Firestore
Firestore offre le seguenti interfacce LangChain:
Negozio di vettori per Firestore
L'archivio vettoriale recupera e archivia documenti e metadati da un database vettoriale. Il datastore vettoriale dà a un'applicazione la possibilità di eseguire ricerche semantiche interpretare il significato di una query dell'utente. Questo tipo di ricerca è chiamata ricerca vettoriale e può trovare argomenti che corrispondono concettualmente alla query. Al momento della query, lo spazio vettoriale recupera gli embedding più simili a quello della richiesta di ricerca. A LangChain, un negozio Vector si prende cura di all'archiviazione dei dati incorporati e alla ricerca vettoriale.
Per lavorare con lo spazio vettoriale in Firestore, utilizza la classeFirestoreVectorStore.
Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione del prodotto LangChain Vector Stores.
Guida alle procedure di archiviazione vettoriale
La guida di Firestore per i vettori negozio ti mostra come fare:
- Installa il pacchetto di integrazione e LangChain
- Inizializza una tabella per l'archivio vettoriale
- Configurare un servizio di incorporamento utilizzando
VertexAIEmbeddings - Inizializza
FirestoreVectorStore - Aggiornare ed eliminare i documenti
- Cercare documenti simili
- Crea un archivio di vettori personalizzato per connetterti a un database Firestore preesistente che contiene una tabella con embedding di vettori
Caricatore di documenti per Firestore
Il caricatore di documenti salva, carica ed elimina un oggetto Document LangChain.
Ad esempio, puoi caricare i dati da elaborare negli incorporamenti e archiviare
in un datastore vettoriale o come strumento per fornire un contesto specifico alle catene.
Per caricare i documenti da Firestore, utilizza la classe FirestoreLoader. I metodi FirestoreLoader restituiscono uno o più documenti di una tabella. Utilizza la classe FirestoreSaver per salvare ed eliminare i documenti.
Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento Caricatori di documenti di LangChain.
Guida alle procedure del caricatore di documenti
La guida di Firestore per i documenti loader ti mostra come:
- Installa il pacchetto di integrazione e LangChain
- Caricare documenti da una tabella
- Aggiungi un filtro al caricatore
- Personalizza la connessione e l'autenticazione
- Personalizza Creazione di documenti specificando contenuti e metadati dei clienti
- Come utilizzare e personalizzare un
FirestoreSaverper archiviare ed eliminare documenti
Cronologia dei messaggi di Chat per Firestore
Le applicazioni di domande e risposte richiedono una cronologia delle cose dette nel
conversazione per fornire il contesto dell'applicazione e rispondere ad altre domande
da parte dell'utente. La classe LangChain ChatMessageHistory consente all'applicazione di salvare i messaggi in un database e recuperarli quando necessario per formulare ulteriori risposte. Un messaggio può essere una domanda, una risposta, un'affermazione, un saluto o qualsiasi altro testo fornito dall'utente o dall'applicazione durante la conversazione.
ChatMessageHistory archivia ogni messaggio e concatena i messaggi per ciascuno
conversazione.
Firestore estende questa classe con FirestoreChatMessageHistory.
Guida alla procedura per la cronologia dei messaggi di Chat
La guida di Firestore per i messaggi chat cronologia ti mostra come:
- Installa LangChain e autenticati su Google Cloud
- Inizializza la classe
FirestoreChatMessageHistoryper aggiungere ed eliminare i messaggi - Utilizzare un client per personalizzare la connessione e l'autenticazione