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 Memorystore for Redis Cluster
O Memorystore for Redis Cluster oferece as seguintes interfaces LangChain:
Saiba como usar o LangChain com o início rápido do LangChain para o Memorystore for Redis Cluster.
Armazenamento de vetores para o Memorystore for Redis Cluster
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 armazenamento de vetores encarrega-se de armazenar dados incorporados e realizar a pesquisa de vetores por si.
Para trabalhar com o arquivo de vetores no Memorystore for Redis Cluster, use a classe RedisVectorStore.
Para mais informações, consulte a documentação do produto LangChain Vector stores.
Guia de procedimentos da base de dados vetorial
O guia do Memorystore for Redis Cluster para o armazenamento de vetores mostra como fazer o seguinte:
- Instale o pacote de integração e o LangChain
- Inicialize um índice vetorial
- Prepare documentos para o arquivo vetorial
- Adicione documentos ao arquivo vetorial
- Efetue uma pesquisa de similaridade (KNN)
- Faça uma pesquisa de semelhança baseada em intervalos
- Realize uma pesquisa de relevância marginal máxima (MMR)
- Use o arquivo vetorial como um motor de busca
- Elimine documentos da base de dados vetorial
- Elimine um índice vetorial
Carregador de documentos para o Memorystore for Redis Cluster
O carregador de documentos guarda, carrega e elimina objetos do LangChain.Document Por exemplo, pode carregar dados para processamento em incorporações e
armazená-los na loja de vetores ou usá-los como uma ferramenta para fornecer contexto específico
às cadeias.
Para carregar documentos do carregador de documentos no Memorystore for Redis Cluster, use a classe MemorystoreDocumentLoader. Use a classe MemorystoreDocumentSaver 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 Memorystore for Redis Cluster para o carregador de documentos mostra como fazer o seguinte:
- 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
MemorystoreDocumentSaverpara armazenar e eliminar documentos
Histórico de mensagens de chat para o Memorystore for Redis Cluster
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 Memorystore for Redis Cluster expande esta classe com MemorystoreChatMessageHistory.
Guia de procedimento do histórico de mensagens de chat
O guia do Memorystore for Redis Cluster para o histórico de mensagens do chat mostra como:
- Instale o LangChain e autentique-se no Google Cloud
- Inicialize a classe
MemorystoreChatMessageHistorypara adicionar e eliminar mensagens