本頁面將介紹如何使用 LangChain 建構採用 LLM 的應用程式。本頁面的總覽會連結至 GitHub 中的程序指南。
什麼是 LangChain？
LangChain 是一種 LLM 自動化調度管理框架，可協助開發人員建構生成式 AI 應用程式或檢索增強生成 (RAG) 工作流程。提供結構、工具和元件，簡化複雜的 LLM 工作流程。
如要進一步瞭解 LangChain，請參閱 Google LangChain 頁面。如要進一步瞭解 LangChain 架構，請參閱 LangChain 產品說明文件。
適用於 SQL Server 適用的 Cloud SQL 的 LangChain 元件
Cloud SQL for SQL Server 提供下列 LangChain 介面：
瞭解如何搭配使用 LangChain 和 SQL Server 適用的 Cloud SQL LangChain 快速入門導覽課程。
適用於 SQL Server 的 Cloud SQL 文件載入器
文件載入器會儲存、載入及刪除 LangChain Document 物件。舉例來說，您可以將資料載入至嵌入內容進行處理，然後儲存在向量儲存空間，或做為工具使用，為鏈結提供特定脈絡。
如要從 Cloud SQL for SQL Server 的文件載入器載入文件，請使用 MSSQLLoader 類別。MSSQLLoader 方法會從表格傳回一或多份文件。使用 MSSQLDocumentSaver 類別儲存及刪除文件。
詳情請參閱「LangChain 文件載入器」主題。
文件載入器程序指南
文件載入器的 Cloud SQL for SQL Server 指南說明如何執行下列操作：
- 安裝整合套件和 LangChain
- 從資料表載入文件
- 在載入器中新增篩選器
- 自訂連線和驗證
- 指定客戶內容和中繼資料，自訂文件建構方式
- 如何使用及自訂
MSSQLDocumentSaver來儲存和刪除文件
Cloud SQL for SQL Server 的即時通訊訊息記錄
問答應用程式需要對話記錄，才能瞭解對話脈絡，進而回答使用者提出的問題。應用程式可透過 LangChain ChatMessageHistory 類別將訊息儲存至資料庫，並在需要時擷取訊息，以制定進一步的答案。訊息可以是問題、答案、陳述、問候語，或使用者/應用程式在對話期間提供的任何其他文字。ChatMessageHistory會儲存每則訊息，並將每則對話的訊息串連在一起。
SQL Server 適用的 Cloud SQL 會使用 MSSQLChatMessageHistory 擴充這個類別。
Chat 訊息記錄程序指南
Cloud SQL for SQL Server 聊天訊息記錄指南說明如何執行下列操作：
- 安裝 LangChain 並驗證 Google Cloud
- 建立
MSSQLEngine物件，並設定連線集區至 Cloud SQL for SQL Server 資料庫 - 初始化資料表
- 初始化
MSSQLChatMessageHistory類別，即可新增及刪除訊息 - 使用 LangChain 運算式語言 (LCEL) 和 Google 的 Vertex AI 聊天模型，建立訊息記錄的鏈結