Questa pagina introduce come creare applicazioni basate su LLM utilizzando LangChain. Le panoramiche in questa pagina rimandano alle 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). Fornisce la struttura, gli strumenti e i componenti per semplificare i flussi di lavoro LLM complessi.
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 Memorystore for Redis
Memorystore per Redis offre le seguenti interfacce LangChain:
Scopri come utilizzare LangChain con la guida rapida di LangChain per Memorystore for Redis.
Archivio vettoriale per Memorystore for Redis
L'archivio vettoriale recupera e archivia documenti e metadati da un database vettoriale. L'archivio vettoriale offre a un'applicazione la possibilità di eseguire ricerche semantiche che interpretano il significato di una query utente. Questo tipo di ricerca è chiamata ricerca vettoriale e consente di trovare argomenti corrispondenti alla query concettualmente. Durante la fase di query, l'archivio vettoriale recupera i vettori di incorporamento più simili all'incorporamento della richiesta di ricerca. In LangChain, un archivio vettoriale si occupa dell'archiviazione dei dati incorporati e dell'esecuzione della ricerca vettoriale per conto tuo.
Per lavorare con l'archivio di vettori in Memorystore per Redis, utilizza la classe RedisVectorStore.
Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione del prodotto LangChain Vector store.
Guida alla procedura di archiviazione Vector
La guida di Memorystore for Redis per l'archivio vettoriale mostra come effettuare le seguenti operazioni:
- Installa il pacchetto di integrazione e LangChain
- Inizializzare un indice vettoriale
- Prepara i documenti per l'archivio vettoriale
- Aggiungi documenti all'archivio vettoriale
- Eseguire una ricerca di somiglianza (KNN)
- Eseguire una ricerca di somiglianze basate sull'intervallo
- Eseguire una ricerca con pertinenza marginale massima (MMR)
- Utilizza l'archivio vettoriale come Retriever
- Elimina documenti dall'archivio vettoriale
- Eliminare un indice vettoriale
Caricatore di documenti per Memorystore for Redis
Il caricatore di documenti salva, carica ed elimina gli oggetti Document di LangChain. Ad esempio, puoi caricare i dati per l'elaborazione negli incorporamenti e archiviarli in un archivio vettoriale o utilizzarli come strumento per fornire un contesto specifico alle catene.
Per caricare documenti dal caricatore di documenti in Memorystore for Redis, utilizza la classe MemorystoreDocumentLoader. Usa la classe MemorystoreDocumentSaver per salvare ed eliminare documenti.
Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento Caricatori di documenti LangChain.
Guida alla procedura di caricamento di documenti
La guida di Memorystore for Redis per il caricatore di documenti mostra come effettuare le seguenti operazioni:
- Installa il pacchetto di integrazione e LangChain
- Carica documenti da una tabella
- Aggiungere un filtro al caricatore
- Personalizzare la connessione e l'autenticazione
- Personalizza la creazione dei documenti specificando i contenuti e i metadati dei clienti
- Come utilizzare e personalizzare un elemento
MemorystoreDocumentSaverper archiviare ed eliminare documenti
Cronologia dei messaggi di chat per Memorystore for Redis
Le applicazioni con domanda e risposta richiedono una cronologia di ciò che è stato detto nella conversazione per fornire all'applicazione il contesto necessario per rispondere a ulteriori domande dell'utente. La classe ChatMessageHistory di LangChain consente all'applicazione di salvare i messaggi in un database e di recuperarli quando necessario per formulare ulteriori risposte. Un messaggio può essere una domanda, una risposta, una dichiarazione, un saluto o qualsiasi altro testo fornito dall'utente o dall'applicazione durante la conversazione.
ChatMessageHistory archivia ogni messaggio e concatena i messaggi per ogni conversazione.
Memorystore for Redis estende questa classe con MemorystoreChatMessageHistory.
Guida alla procedura per la cronologia dei messaggi di Chat
La guida di Memorystore for Redis per la cronologia dei messaggi di chat mostra come:
- Installa LangChain ed esegui l'autenticazione in Google Cloud
- Inizializza la classe
MemorystoreChatMessageHistoryper aggiungere ed eliminare i messaggi