Com LLMs e IA Generativa se tornando populares, a engenharia de IA está se tornando ainda mais relevante. E o papel do Engenheiro de IA também.

Então, o que você precisa para construir aplicações de IA realmente úteis? Bem, você precisa de um kit de ferramentas que abranja interação de modelos, orquestração, gerenciamento de dados e muito mais. Neste artigo, listaremos 7 bibliotecas Python que você precisará em seu kit de ferramentas de engenharia de IA. 

1. Hugging Face Transformers

A biblioteca Hugging Face Transformers é o canivete suíço para trabalhar com modelos pré-treinados e tarefas de PLN (Processamento de Linguagem Natural). É um kit de ferramentas de PLN abrangente que democratiza o acesso a modelos de transformadores. É uma plataforma unificada para baixar, usar e ajustar modelos pré-treinados e torna o PLN de última geração acessível aos Engenheiros de IA.

Principais recursos

  • Hub de modelos com milhares de modelos compartilhados.
  • API unificada para diferentes arquiteturas (Llama, BERT, GPT, T5 e muito mais).
  • Abstração de pipeline para implementação rápida de tarefas.
  • Suporte nativo a PyTorch e TensorFlow.

2. Ollama

Ollama é uma estrutura para executar e gerenciar LLMs de código aberto localmente. Ele simplifica o processo de execução de modelos como Llama e Mistral em seu próprio hardware, lidando com a complexidade da quantização e implantação do modelo.

Principais recursos

  • CLI/API simples para executar modelos como Llama, Mistral, etc…
  • Ajuste fino de modelo personalizado com Modelfiles.
  • Fácil extração de modelo e gerenciamento de versão.
  • Quantização de modelo integrada.

3. OpenAI Python SDK

O OpenAI Python SDK é o kit de ferramentas oficial para integrar os modelos de linguagem da OpenAI em aplicativos Python. Ele fornece uma interface programática para interagir com modelos GPT, lidando com todas as complexidades de comunicação e gerenciamento de tokens da API.

Principais recursos

  • Python SDK para todas as APIs OpenAI.
  • Suporte a respostas de streaming.
  • Recursos de chamada de função.
  • Utilitários de contagem de tokens.

4. LangChain

LangChain é uma estrutura que ajuda os Engenheiros de IA a criar aplicativos com LLMs. Ele fornece abstrações e ferramentas para combinar LLMs com outras fontes de computação ou conhecimento.

Principais recursos

  • Abstrações de cadeia e agente para construção de fluxo de trabalho.
  • Sistemas de memória integrados para gerenciamento de contexto.
  • Carregadores de documentos para vários formatos.
  • Integrações do Vectorstore para pesquisa semântica.
  • Sistema de gerenciamento de prompt modular.

5. LlamaIndex

LlamaIndex é uma estrutura projetada especificamente para ajudar Engenheiros de IA a conectar dados personalizados com LLMs. Ela fornece a infraestrutura para ingestão, estruturação e acesso a dados privados ou específicos de domínio em aplicativos com LLMs.

Principais recursos

  • Conectores de dados para várias fontes (PDF, SQL, etc.).
  • Padrões RAG (Retrieval Augmented Generation) integrados.
  • Mecanismos de consulta para diferentes estratégias de recuperação.
  • Análise de saída estruturada.
  • Estrutura de avaliação para pipelines RAG.

6. ChromaDB

ChromaDB é um banco de dados de embeddings de código aberto para aplicativos de IA. Ele fornece armazenamento e recuperação eficientes de embeddings de vetores. Ótimo para pesquisa semântica e sistemas de recuperação de informações alimentados por IA.

Principais recursos

  • API simples para armazenar e consultar embeddings.
  • Várias opções de persistência (na memória, parquet, sqlite).
  • Integração direta com estruturas LLM populares.
  • Funções de embedding integradas.

7. Weaviate

Weaviate é um mecanismo de busca vetorial nativo da nuvem que permite busca semântica em vários tipos de dados. Ele foi projetado para lidar com operações vetoriais em larga escala de forma eficiente, ao mesmo tempo em que fornece recursos de consulta avançados por meio do GraphQL. Você pode usar a biblioteca cliente Python Weaviate.

Principais recursos

  • Consulta baseada em GraphQL.
  • Suporte a dados multimodais (texto, imagens, etc.).
  • Busca vetorial em tempo real.
  • Operações CRUD com vetores.
  • Backup e restauração integrados.

Conclusão

Essas bibliotecas são apenas um pequeno exemplo do ecossistema atual de ferramentas para engenharia de IA. Você pode pensar nesta coleção como um kit de ferramentas para engenharia de IA moderna. Você pode começar a construir aplicativos com LLMs de nível de produção e usá-los para resolver problemas de negócio para sua empresa ou cliente.

Os Engenheiros de IA mais eficazes entendem não apenas bibliotecas individuais, mas como usá-las para resolver problemas relevantes. Nós o encorajamos a experimentar essas ferramentas. 

À medida que você continua desenvolvendo aplicativos de IA, no entanto, lembre-se de que o aprendizado contínuo é muito importante.

E tudo isso é muito mais você encontra nos cursos da Formação Engenheiro de IA.

Bons estudos.

Equipe DSA