Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 3, com os frameworks centrados em dados. Temos 2 representantes principais nesta categoria: LlamaIndex e Haystack.

Se estiver chegando agora, acesse a Parte 1 aqui.

LlamaIndex: Evoluindo de Um Framework de Dados Para Um Motor Agêntico

Filosofia de Design e Evolução

O LlamaIndex começou como o principal framework de dados para a construção de aplicações RAG, destacando-se na ingestão, indexação e consulta de dados. Desde então, evoluiu para se tornar um framework abrangente para “Aplicações LLM Aumentadas por Contexto”, fornecendo blocos de construção essenciais para agentes, incluindo estado, memória e fluxos de trabalho. Sua força fundamental permanece sua profunda integração e foco em dados.

Principais Recursos de Dados

O LlamaIndex oferece uma vasta biblioteca de conectores de dados que suportam mais de 160 formatos, desde PDFs e APIs até bancos de dados SQL. Ele fornece estratégias de indexação avançadas, incluindo índices de armazenamento de vetores, índices de resumo e índices de grafos de conhecimento, permitindo estratégias de consulta otimizadas. Seu serviço LlamaParse é reconhecido por sua precisão líder de mercado na análise de documentos complexos, incluindo tabelas, gráficos e até mesmo notas manuscritas.

LlamaIndex

Capacidades Agênticas

O framework fornece abstrações para agentes e ferramentas. Um padrão de design chave é encapsular um poderoso motor de consulta do LlamaIndex como uma QueryEngineTool, dando a um agente capacidades profundas e contextuais de consulta de dados. Isso permite que os agentes respondam a perguntas complexas consultando bases de conhecimento privadas ou externas. O LlamaIndex também suporta sistemas multi-agente e fluxos de trabalho, permitindo a orquestração de múltiplos agentes para tarefas complexas.

Ecossistema e Prontidão Para Produção

O LlamaIndex oferece o LlamaCloud, uma plataforma gerenciada para análise, extração e indexação de documentos, simplificando o pipeline de dados para aplicações RAG. Ele se integra bem com o ecossistema mais amplo e pode ser usado como uma ferramenta dentro de agentes LangChain, destacando sua modularidade e flexibilidade.

Acesse o site oficial: LlamaIndex

Haystack: Pipelines Prontos Para Produção, RAG e Busca Agêntica

Filosofia de Design

O Haystack é um framework de código aberto e pronto para produção, focado na construção de aplicações sobre dados, com uma força particular em RAG avançado e busca semântica. Seu conceito arquitetônico central é o Pipeline, que encadeia Componentes modulares (por exemplo, Retrievers, Generators) para criar fluxos de trabalho personalizáveis. Essa abordagem modular simplifica a construção e manutenção de sistemas complexos de processamento de dados.

Capacidades Agênticas

O Haystack suporta pipelines agênticos por meio de recursos como ramificação, laços e uma interface padrão de chamada de função para seus geradores de LLM, permitindo que os agentes usem ferramentas para realizar ações. Os Engenheiros de Agentes de IA podem construir agentes que analisam uma consulta e usam dinamicamente as ferramentas apropriadas, como uma busca na web ou uma calculadora, para encontrar a resposta.

Haystack

Ecossistema e Prontidão Para Produção

O Haystack foi construído com a produção em mente, oferecendo pipelines serializáveis adequados para fluxos de trabalho nativos do Kubernetes, integrações de registro e monitoramento, e guias de implantação. Ele fornece o Deepset Studio para a construção visual de pipelines, acelerando a prototipagem. O framework é agnóstico em termos de tecnologia, integrando-se com uma ampla gama de provedores de LLM e bancos de dados vetoriais, dando aos Engenheiros de Agentes de IA a liberdade de escolher os melhores componentes para seu caso de uso.

Acesse o site oficial: Haystack

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Seguiremos com este guia na Parte 4. Todas as referências estarão ao final da Parte 6.

Equipe DSA