このページでは、LangChain を使用して LLM 活用アプリケーションを構築する方法を紹介します。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。
Cloud SQL for SQL Server の LangChain コンポーネント
Cloud SQL for SQL Server には、次の LangChain インターフェースが用意されています。
Cloud SQL for SQL Server の LangChain クイックスタートで LangChain の使用方法を学習します。
Cloud SQL for SQL Server のドキュメント ローダ
ドキュメント ローダによって、LangChain の Document オブジェクトの保存、読み込み、削除が行われます。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できます。
Cloud SQL for SQL Server のドキュメント ローダからドキュメントを読み込むには、MSSQLLoader クラスを使用します。MSSQLLoader メソッドは、テーブルから 1 つ以上のドキュメントを返します。MSSQLDocumentSaver クラスを使用して、ドキュメントの保存と削除を行います。
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 ローダの手順ガイド
Cloud SQL for SQL Server のドキュメント ローダ ガイドでは、次のことを行う方法について説明します。
- インテグレーション 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
- お客様のコンテンツとメタデータを指定してドキュメントの作成をカスタマイズする
- ドキュメントを保存および削除するために
MSSQLDocumentSaverを使用してカスタマイズする方法
Cloud SQL for SQL Server のチャット メッセージ履歴
Q＆A のアプリケーションでは、会話内の発言の履歴が必要です。これで、そのユーザーからのそれ以降の質問に回答するためのコンテキストをアプリケーションに与えることができます。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 によって各メッセージが保存され、会話ごとにメッセージが連結されます。
Cloud SQL for SQL Server は、このクラスを MSSQLChatMessageHistory 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 Cloud SQL for SQL Server 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 に対する認証を行う
MSSQLEngineオブジェクトを作成し、Cloud SQL for SQL Server データベースへの接続プールを構成する- テーブルを初期化する
- メッセージの追加と削除のための
MSSQLChatMessageHistoryクラスを初期化する - LangChain Expression Language（LCEL）と Google の Vertex AI チャットモデルを使用して、メッセージ履歴のチェーンを作成する