このページでは、LangChain を使用して LLM を活用したアプリケーションを構築する方法について説明します。このページの概要は、GitHub の手続きガイドにリンクされています。
LangChain とは
LangChain は、デベロッパーが生成 AI アプリケーションや検索拡張生成（RAG）ワークフローの構築に役立つ LLM オーケストレーション フレームワークです。複雑な LLM ワークフローを合理化するための構造、ツール、コンポーネントが提供されます。
LangChain の詳細については、Google LangChain のページをご覧ください。LangChain フレームワークの詳細については、LangChain のプロダクト ドキュメントをご覧ください。
Memorystore for Redis の LangChain コンポーネント
Memorystore for Redis は、次の LangChain インターフェースを提供します。
Memorystore for Redis の LangChain クイックスタートで LangChain の使用方法を学習します。
Memorystore for Redis のベクトル ストア
ベクトルストアによって、ドキュメントとメタデータがベクトル データベースから取得され、保存されます。ベクトルストアをアプリケーションで使用すると、ユーザークエリの意味を解釈するセマンティック検索が可能になります。この種の検索はベクトル検索と呼ばれ、これを利用すると概念的にクエリに一致するトピックを見つけることができます。クエリ時に、検索リクエストのエンベディングに最も類似したエンベディング ベクトルがベクトルストアによって取得されます。LangChain では、ベクトル ストアが埋め込みデータの保存とベクトル検索を行います。
Memorystore for Redis でベクトルストアを操作するには、RedisVectorStore クラスを使用します。
詳細については、LangChain Vector stores のプロダクト ドキュメントをご覧ください。
ベクトルストア手順ガイド
ベクトル ストアに関する Memorystore for Redis ガイドでは、次のことを行う方法について説明しています。
- 統合パッケージと LangChain をインストールする
- ベクトル インデックスを初期化する
- ベクトル ストア用のドキュメントを準備する
- ベクトル ストアにドキュメントを追加する
- 類似度検索（KNN）を行う
- 範囲ベースの類似度検索を行う
- 周辺関連性最大化（MMR）検索を行う
- Retriever としてベクトル ストアを使用する
- ベクトル ストアからドキュメントを削除する
- ベクトル インデックスを削除する
Memorystore for Redis のドキュメント ローダー
ドキュメント ローダーは、LangChain Document オブジェクトの保存、読み込み、削除を行います。たとえば、エンベディングに処理するデータを読み込んで、ベクトル ストアに保存するか、チェーンに特定のコンテキストを提供するツールとして使用することができます。
Memorystore for Redis でドキュメント ローダーからドキュメントを読み込むには、MemorystoreDocumentLoader クラスを使用します。ドキュメントの保存と削除を行うには MemorystoreDocumentSaver クラスを使用します。
詳細については、LangChain ドキュメント ローダーのトピックをご覧ください。
ドキュメント ローダーの手順ガイド
ドキュメント ローダーに関する Memorystore for Redis ガイドでは、次のことを行う方法について説明しています。
- 統合パッケージと LangChain をインストールする
- テーブルからドキュメントを読み込む
- ローダーにフィルタを追加する
- 接続と認証をカスタマイズする
- 顧客のコンテンツとメタデータを指定してドキュメントの構築をカスタマイズする
MemorystoreDocumentSaverを使用してカスタマイズし、ドキュメントの保存と削除をする方法
Memorystore for Redis のチャット メッセージ履歴
質問に回答するアプリケーションでは、ユーザーからの追加の質問に回答するのにアプリケーションにコンテキストを提供するために、行われた会話の履歴が必要です。LangChain ChatMessageHistory クラスを使用すると、アプリケーションがメッセージをデータベースに保存し、必要に応じてさらに回答を作成するためにそれらを検索できます。メッセージには、質問、回答、談話、挨拶、ユーザーまたはアプリケーションが会話中に行ったその他の文章が含まれます。ChatMessageHistory は各メッセージを保存し、会話ごとにメッセージを連結します。
Memorystore for Redis では、このクラスを MemorystoreChatMessageHistory で拡張します。
チャット メッセージ履歴の手順ガイド
チャット メッセージ履歴に関する Memorystore for Redis ガイドでは、次のことを行う方法について説明します。
- LangChain をインストールして、 Google Cloudに対して認証する
- メッセージの追加と削除のための
MemorystoreChatMessageHistoryクラスを初期化する