Langchain Go#

Langchain Go - фреймворк для разработки приложений, ориентированных на данные, работающих под управлением языковых моделей на языке Go.

Vector DB можно использовать в качестве векторного хранилища для Langchain Go.

Настройка#

Установите зависимость проекта langchain-go

go get -u github.com/tmc/langchaingo

Использование#

Перед тем, как воспользоваться приведенным ниже образцом кода, настройте следующие значения в соответствии с конфигурацией:

  • YOUR_QDRANT_REST_URL: если настроили Vector DB, используя руководство по быстрому началу работы, установите это значение равным http://localhost:6333.

  • YOUR_COLLECTION_NAME: используйте руководство по коллекциям для создания или перечисления коллекций.

    package main

import (
    "log"
    "net/url"

    "github.com/tmc/langchaingo/embeddings"
    "github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
    "github.com/tmc/langchaingo/vectorstores/qdrant"
)

func main() {
    llm, err: = openai.New()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    e, err: = embeddings.NewEmbedder(llm)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    url, err: = url.Parse("YOUR_QDRANT_REST_URL")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    store, err: = qdrant.New(
        qdrant.WithURL(*url),
        qdrant.WithCollectionName("YOUR_COLLECTION_NAME"),
        qdrant.WithEmbedder(e),
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

Дополнительная документация#