Desarrollar aplicaciones basadas en LLM con LangChain
En esta página se explica cómo crear aplicaciones basadas en LLMs con LangChain. Las descripciones generales de esta página enlazan con guías de procedimientos en GitHub.
¿Qué es LangChain?
LangChain es un framework de orquestación de LLMs que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA generativa o flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG). Proporciona la estructura, las herramientas y los componentes necesarios para optimizar flujos de trabajo complejos de LLMs.
Para obtener más información sobre LangChain, consulta la página Google LangChain. Para obtener más información sobre el framework LangChain, consulta la documentación del producto LangChain.
Componentes de LangChain para Firestore
Firestore ofrece las siguientes interfaces de LangChain:
Almacén de vectores para Firestore
Vector Store recupera y almacena documentos y metadatos de una base de datos vectorial. El almacén de vectores permite que una aplicación realice búsquedas semánticas que interpreten el significado de una consulta de usuario. Este tipo de búsqueda se denomina búsqueda vectorial y puede encontrar temas que coincidan conceptualmente con la consulta. En el momento de la consulta, el almacén de vectores recupera los vectores de inserción que son más similares a la inserción de la solicitud de búsqueda. En LangChain, un almacén de vectores se encarga de almacenar los datos insertados y de realizar la búsqueda de vectores.
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 procedimientos de la tienda de vectores
En la guía de Firestore para vector store se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instalar el paquete de integración y LangChain
- Inicializar una tabla para el almacén de vectores
- Configurar un servicio de inserción con
VertexAIEmbeddings - Inicializar
FirestoreVectorStore - Actualizar y eliminar documentos
- Buscar documentos similares
- Crea un almacén de vectores personalizado para conectarlo a una base de datos de Firestore que ya tengas y que contenga una tabla con inserciones de vectores
Cargador de documentos para Firestore
El cargador de documentos guarda, carga y elimina objetos Document de LangChain.
Por ejemplo, puede cargar datos para procesarlos en las inserciones y almacenarlos en un almacén de vectores o usarlos como herramienta para proporcionar contexto específico a las cadenas.
Para cargar documentos de Firestore, usa la clase FirestoreLoader. Los métodos FirestoreLoader devuelven uno o varios documentos de una tabla. Usa la clase FirestoreSaver para guardar y eliminar documentos.
Para obtener más información, consulta el tema Cargadores de documentos de LangChain.
Guía de procedimientos del cargador de documentos
En la guía de Firestore para el cargador de documentos se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instalar el paquete de integración y LangChain
- Cargar documentos de una tabla
- Añadir un filtro al cargador
- Personalizar la conexión y la autenticación
- Personalizar la creación de documentos especificando el contenido y los metadatos del cliente
- Cómo usar y personalizar un
FirestoreSaverpara almacenar y eliminar documentos
Historial de mensajes de chat de Firestore
Las aplicaciones de preguntas y respuestas requieren un historial de lo que se ha dicho en la conversación para proporcionar contexto a la aplicación y responder a las preguntas posteriores 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 afirmación, un saludo o cualquier otro texto que el usuario o la aplicación proporcione durante la conversación.
ChatMessageHistory almacena cada mensaje y los encadena en cada conversación.
Firestore amplía esta clase con FirestoreChatMessageHistory.
Guía de procedimiento del historial de mensajes de chat
En la guía de Firestore para el historial de mensajes de chat se explica cómo hacer lo siguiente:
- Instalar LangChain y autenticarse en Google Cloud
- Inicializa la clase
FirestoreChatMessageHistorypara añadir y eliminar mensajes - Usar un cliente para personalizar la conexión y la autenticación