使用 LangChain 建構採用 LLM 的應用程式

本頁面將介紹如何使用 LangChain 建構 LLM 輔助應用程式。本頁面的總覽會連結至 GitHub 中的程序指南。

什麼是 LangChain？

LangChain 是 LLM 自動化調度管理框架，可協助開發人員建構生成式 AI 應用程式或檢索增強生成 (RAG) 工作流程。並提供結構、工具和元件，簡化複雜的 LLM 工作流程。

如要進一步瞭解 LangChain，請參閱 Google LangChain 頁面。如要進一步瞭解 LangChain 架構，請參閱 LangChain 產品說明文件。

Firestore 的 LangChain 元件

Firestore 提供下列 LangChain 介面：

Firestore 向量儲存庫

向量儲存區會從向量資料庫擷取及儲存文件和中繼資料。 向量儲存空間可讓應用程式執行語意搜尋，解讀使用者查詢的含意。這類搜尋稱為向量搜尋，可找出概念上與查詢相符的主題。在查詢時，向量儲存區會擷取與搜尋要求嵌入最相似的嵌入向量。在 LangChain 中，向量儲存庫會負責儲存嵌入資料，並為您執行向量搜尋。

如要在 Firestore 中使用向量儲存庫，請使用 FirestoreVectorStore 類別。

詳情請參閱 LangChain Vector Stores 產品說明文件。

向量儲存庫程序指南

向量儲存空間的 Firestore 指南說明如何完成下列作業：

  • 安裝整合套件和 LangChain
  • 初始化向量儲存庫的資料表
  • 使用 VertexAIEmbeddings 設定嵌入服務
  • 初始化 FirestoreVectorStore
  • 更新及刪除文件
  • 搜尋類似文件
  • 建立自訂向量儲存區，連結至預先存在的 Firestore 資料庫，該資料庫含有向量嵌入的資料表

Firestore 的文件載入器

文件載入器會儲存、載入及刪除 LangChain Document 物件。 舉例來說，您可以將資料載入嵌入以進行處理，並將資料儲存在向量儲存空間，或做為工具，為鏈結提供特定脈絡。

如要從 Firestore 載入文件，請使用 FirestoreLoader 類別。FirestoreLoader 方法會從資料表傳回一或多個文件。使用 FirestoreSaver 類別儲存及刪除文件。

詳情請參閱「LangChain 文件載入器」主題。

文件載入器程序指南

Firestore 文件載入器指南會說明如何：

  • 安裝整合套件和 LangChain
  • 從資料表載入文件
  • 在載入器中新增篩選器
  • 自訂連線和驗證
  • 指定客戶內容和中繼資料，自訂文件建構方式
  • 如何使用及自訂 FirestoreSaver 來儲存和刪除文件

Firestore 的 Chat 訊息記錄

問答應用程式需要對話記錄，才能瞭解對話脈絡，進而回答使用者提出的問題。應用程式可透過 LangChain ChatMessageHistory 類別將訊息儲存至資料庫，並在需要時擷取訊息，以制定進一步的答案。訊息可以是問題、答案、陳述、問候語，或使用者/應用程式在對話期間提供的任何其他文字。ChatMessageHistory會儲存每則訊息，並將每則對話的訊息串連在一起。

Firestore 會使用 FirestoreChatMessageHistory 擴充這個類別。

Chat 訊息記錄程序指南

即時通訊訊息記錄的 Firestore 指南說明如何：

  • 安裝 LangChain 並驗證 Google Cloud
  • 初始化 FirestoreChatMessageHistory 類別，即可新增及刪除訊息
  • 使用用戶端自訂連線和驗證