Crie aplicações baseadas em MDIs com o LangChain
Esta página apresenta como criar aplicações com tecnologia de GML usando o LangChain. As vistas gerais nesta página incluem links para guias de procedimentos no GitHub.
O que é a LangChain?
O LangChain é uma framework de orquestração de MDIs que ajuda os programadores a criar aplicações de IA generativa ou fluxos de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG). Fornece a estrutura, as ferramentas e os componentes para simplificar os fluxos de trabalho complexos de MDIs.
Para mais informações sobre o LangChain, consulte a página Google LangChain. Para mais informações sobre a framework LangChain, consulte a documentação do produto LangChain.
Componentes do LangChain para o Firestore
O Firestore oferece as seguintes interfaces LangChain:
Armazenamento de vetores para o Firestore
O armazenamento de vetores obtém e armazena documentos e metadados de uma base de dados de vetores. O armazenamento de vetores dá a uma aplicação a capacidade de realizar pesquisas semânticas que interpretam o significado de uma consulta do utilizador. Este tipo de pesquisa é denominado pesquisa vetorial e pode encontrar tópicos que correspondem à consulta conceptualmente. No momento da consulta, o banco de dados vetorial obtém os vetores de incorporação mais semelhantes à incorporação do pedido de pesquisa. No LangChain, um arquivo vetorial encarrega-se de armazenar dados incorporados e realizar a pesquisa vetorial por si.
Para trabalhar com o armazenamento de vetores no Firestore, use a classe FirestoreVectorStore.
Para mais informações, consulte a documentação do produto LangChain Vector Stores.
Guia de procedimentos da base de dados vetorial
O guia do Firestore para o armazenamento de vetores mostra-lhe como fazer o seguinte:
- Instale o pacote de integração e o LangChain
- Inicialize uma tabela para o armazenamento de vetores
- Configure um serviço de incorporação através do
VertexAIEmbeddings - Inicialize
FirestoreVectorStore - Atualize e elimine documentos
- Pesquise documentos semelhantes
- Crie um arquivo vetorial personalizado para associar a uma base de dados do Firestore pré-existente que tenha uma tabela com incorporações de vetores
Carregador de documentos para o Firestore
O carregador de documentos guarda, carrega e elimina objetos Document do LangChain.
Por exemplo, pode carregar dados para processamento em incorporações e armazená-los no arquivo de vetores ou usá-los como uma ferramenta para fornecer contexto específico às cadeias.
Para carregar documentos do Firestore, use a classe FirestoreLoader. Os métodos FirestoreLoader devolvem um ou mais documentos de uma tabela. Use a classe FirestoreSaver para guardar e eliminar documentos.
Para mais informações, consulte o tópico Carregadores de documentos do LangChain.
Guia de procedimentos do carregador de documentos
O guia do Firestore para o carregador de documentos mostra-lhe como:
- Instale o pacote de integração e o LangChain
- Carregue documentos a partir de uma tabela
- Adicione um filtro ao carregador
- Personalize a ligação e a autenticação
- Personalize a construção de documentos especificando o conteúdo e os metadados do cliente
- Como usar e personalizar um
FirestoreSaverpara armazenar e eliminar documentos
Histórico de mensagens de chat para o Firestore
As aplicações de perguntas e respostas requerem um histórico das coisas ditas na conversa para dar contexto à aplicação para responder a mais perguntas do utilizador. A classe ChatMessageHistory LangChain permite que a aplicação guarde mensagens numa base de dados e as obtenha quando necessário para formular mais respostas. Uma mensagem pode ser uma pergunta, uma resposta, uma declaração, uma saudação ou qualquer
outro texto que o utilizador ou a aplicação forneça durante a conversa.
ChatMessageHistory armazena cada mensagem e encadeia as mensagens para cada conversa.
O Firestore expande esta classe com FirestoreChatMessageHistory.
Guia de procedimento do histórico de mensagens de chat
O guia do Firestore para o histórico de mensagens do chat mostra como:
- Instale o LangChain e autentique-se no Google Cloud
- Inicialize a classe
FirestoreChatMessageHistorypara adicionar e eliminar mensagens - Use um cliente para personalizar a ligação e a autenticação