本頁面將介紹如何使用 LangChain 建構 LLM 輔助應用程式。本頁面的總覽會連結至 GitHub 中的程序指南。
什麼是 LangChain？
LangChain 是 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。並提供結構、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。
Datastore 模式的 LangChain 元件
Datastore 模式提供下列 LangChain 介面：
Datastore 模式的文件載入器
文件載入器會儲存、載入及刪除 LangChain Document 物件。舉例來說，您可以將資料載入嵌入，以便處理，然後將資料儲存在向量儲存空間，或做為工具，為鏈結提供特定脈絡。
如要在 Datastore 模式下從文件載入器載入文件，請使用 DatastoreLoader 類別。FirestoreLoader 方法會從資料表傳回一或多個文件。使用 DatastoreSaver 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 Datastore 模式指南說明如何完成下列作業：
- 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
DatastoreSaver來儲存及刪除文件
Datastore 模式的 Chat 訊息記錄
問答應用程式需要對話記錄，才能瞭解脈絡，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，進一步生成回覆。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。
Datastore 模式會使用 DatastoreChatMessageHistory 擴充這個類別。
Chat 訊息記錄程序指南
Datastore 模式聊天訊息記錄指南說明如何完成下列作業：
- 安裝 LangChain 並驗證 Google Cloud
- 建立
DatastoreChatMessageHistory物件並新增訊息 - 使用用戶端自訂連線和驗證