Este é o quarto artigo da série sobre LLMs. Se está chegando agora, comece pelo primeiro artigo clicando aqui.

Hoje em dia, as apps precisam ser superinteligentes na hora de entender a linguagem e é aí que entra o LangChain! Ele facilita a conexão de modelos de IA (Inteligência Artificial) com todos os tipos de fontes de dados diferentes, para que você possa obter soluções de Processamento de Linguagem Natural (PLN) totalmente personalizadas.

LangChain é um framework de código aberto (open-source) criado para simplificar o desenvolvimento de aplicativos usando Large Language Models (LLMs), como aqueles disponibilizados por OpenAI ou Hugging Face. Isso permite que você crie aplicativos dinâmicos e responsivos a dados que aproveitam os avanços mais recentes no Processamento de Linguagem Natural.

Seja você um Engenheiro de IA, um Cientista de Dados ou simplesmente curioso sobre os desenvolvimentos mais recentes da tecnologia de PLN, este artigo é para você.

Portanto, se você quiser saber mais sobre o LangChain e como ele pode ajudá-lo a liberar o poder da linguagem em sua empresa, organização ou cliente, continue lendo!

O Que é o LangChain?

LangChain é um poderoso framework de código aberto projetado para ajudar no desenvolvimento de aplicativos alimentados por um modelo de linguagem, particularmente um modelo de linguagem grande (LLM).

Ele vai além das chamadas de API padrão por ser ciente de dados e agente, permitindo conexões com várias fontes de dados para experiências mais ricas e personalizadas. Ele também pode capacitar um modelo de linguagem para interagir dinamicamente com seu ambiente.

O LangChain agiliza o desenvolvimento de diversas aplicações, como chatbots, Generative Question-Answering (GQA) e sumarização. Ao “encadear” componentes de vários módulos, permite a criação de aplicativos exclusivos construídos em torno de um LLM. Acesse o site oficial: LangChain.

Large Language Models (LLMs) e APIs

O LangChain oferece suporte a modelos de linguagem, incluindo aqueles de plataformas de IA proeminentes como OpenAI, que é a empresa por trás do revolucionário chatbot ChatGPT. Esses modelos são a base para a criação de aplicativos avançados baseados em linguagem.

O LangChain fornece uma interface de programação de aplicativos (APIs) para acessar e interagir com eles e facilitar a integração, permitindo que você aproveite todo o potencial dos LLMs para vários casos de uso.

Por exemplo, você pode criar um chatbot que gere roteiros de viagem personalizados com base nos interesses e experiências anteriores do usuário.

Framework e Bibliotecas

A estrutura LangChain consiste em uma matriz de ferramentas, componentes e interfaces que simplificam o processo de desenvolvimento de aplicativos baseados em modelo de linguagem.

Ele oferece bibliotecas Python para ajudar a otimizar interações ricas e orientadas por dados com os modelos de IA, encadeando diferentes componentes.

Algumas vantagens do LangChain incluem:

  • Integração eficiente com plataformas populares de IA, como OpenAI e Hugging Face.
  • Acesso a aplicativos com reconhecimento de dados orientados por linguagem, conectando os modelos a outras fontes de dados.
  • Agilidade ao permitir que um modelo de linguagem interaja dinamicamente com seu ambiente.

Por Que Precisamos do LangChain?

O LangChain oferece uma abordagem útil em que o corpus de texto é pré-processado, dividindo-o em blocos ou resumos, incorporando-os em um espaço vetorial e procurando blocos semelhantes quando uma pergunta é feita. Esse padrão de pré-processamento, coleta em tempo real e interação com o LLM é comum e também pode ser usado em outros cenários, como código e pesquisa semântica. LangChain fornece uma abstração que simplifica o processo de composição dessas peças. Esse “encanamento imediato” é crucial e se tornará cada vez mais importante à medida que os LLMs se tornarem mais poderosos e exigirem que mais dados sejam fornecidos no momento imediato.

Você pode ler mais sobre casos de uso gerais do LangChain em sua documentação ou em seu repositório GitHub, altamente recomendado para ter uma perspectiva mais ampla sobre este pacote: Github do LangChain.

Atributos do LangChain 

Como o nome sugere, um dos atributos mais poderosos (entre muitos outros!) que o LangChain oferece é criar Chains. As cadeias são um recurso importante do LangChain, permitindo que os usuários combinem vários componentes para criar um aplicativo único e coerente.

Um exemplo disso é a criação de uma cadeia que recebe a entrada do usuário, a formata usando um PromptTemplate e, em seguida, passa a resposta formatada para um LLM (Large Language Model) para processamento.

As cadeias sequenciais, como o nome sugere, executam seus links em uma ordem sequencial ou passo a passo. Em outras palavras, a saída de um elo é passada como entrada para o próximo elo da cadeia. Isso significa que a saída do primeiro LLM se torna a entrada do segundo LLM e assim por diante, até que a saída final seja gerada. Essa abordagem permite a criação de modelos mais complexos e sofisticados combinando os pontos fortes de vários LLMs.

Estamos adicionando projetos com LangChain nos cursos da Formação Engenheiro de IA.

Acesse o quinto e último artigo da série aqui.

Equipe DSA