LLM-gestützte Anwendungen mit LangChain erstellen

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie LLM-basierte Anwendungen mit LangChain erstellen. Die Übersichten auf dieser Seite verweisen zu den Verfahrensanleitungen in GitHub.

Was ist LangChain?

LangChain ist ein LLM-Orchestrierungs-Framework, mit dem Entwickler generative KI-Anwendungen oder RAG-Workflows (Retrieval Augmented Generation) erstellen können. Es bietet die Struktur, die Tools und die Komponenten, um komplexe LLM-Workflows zu optimieren.

Weitere Informationen zu LangChain finden Sie auf der Seite Google LangChain. Weitere Informationen zum LangChain-Framework finden Sie in der Produktdokumentation LangChain.

LangChain-Komponenten für Bigtable

Bigtable bietet die folgenden LangChain-Oberflächen:

Weitere Informationen zur Verwendung von LangChain finden Sie in der LangChain-Kurzanleitung für Bigtable. In diesem Schnellstart wird eine Anwendung erstellt, die auf ein Netflix-Film-Dataset zugreift, damit Nutzer mit Filmdaten interagieren können.

Dokumentladeprogramm für Bigtable

Das Dokumentladeprogramm speichert, lädt und löscht LangChain-Objekte vom Typ Document. Sie können beispielsweise Daten zur Verarbeitung in Einbettungen laden und sie entweder im Vektorspeicher speichern oder sie als Tool verwenden, um spezifischen Kontext für Ketten bereitzustellen.

Verwenden Sie die Klasse BigtableLoader, um Dokumente aus dem Dokumentladeprogramm in Bigtable zu laden. Die Methoden BigtableLoader geben ein oder mehrere Dokumente aus einer Tabelle zurück. Verwenden Sie die Klasse BigtableSaver, um Dokumente zu speichern und zu löschen.

Weitere Informationen finden Sie unter LangChain-Dokument-Loader.

Anleitung zum Laden von Dokumenten

Im Bigtable-Leitfaden für das Dokumentladeprogramm finden Sie Anleitungen für folgende Aktionen:

  • Integrationspaket und LangChain installieren
  • Dokumente aus einer Tabelle laden
  • Filter zum Loader hinzufügen
  • Verbindung und Authentifizierung anpassen
  • Dokumenterstellung durch Angabe von Kundeninhalten und Metadaten anpassen
  • BigtableSaver zum Speichern und Löschen von Dokumenten verwenden und anpassen

Chat-Nachrichtenverlauf für Bigtable

Frage-und-Antwort-Anwendungen erfordern einen Verlauf der in der Unterhaltung gesprochenen Dinge, um der Anwendung Kontext zur Beantwortung weiterer Fragen des Nutzers zu bieten. Mit der LangChain-Klasse ChatMessageHistory kann die Anwendung Nachrichten speichern und bei Bedarf abrufen, um weitere Antworten zu formulieren. Eine Nachricht kann eine Frage, eine Antwort, eine Aussage, eine Begrüßung oder andere Texte sein, die der Nutzer oder die Anwendung während der Unterhaltung gibt. ChatMessageHistory speichert jede Nachricht und verkettet Nachrichten für jede Unterhaltung.

Bigtable erweitert diese Klasse um BigtableChatMessageHistory.

Anleitung zum Verfahren für den Chat-Nachrichtenverlauf

Im Bigtable-Leitfaden für den Chat-Nachrichtenverlauf erfahren Sie, wie Sie:

  • LangChain installieren und bei Google Cloud authentifizieren
  • Bigtable-Schema initialisieren
  • Initialisieren Sie die BigtableChatMessageHistory-Klasse, um Nachrichten hinzuzufügen und zu löschen.
  • Verwenden Sie einen Client, um die Verbindung und Authentifizierung anzupassen