LangChain

Conceitos fundamentais

A LangChain gira em torno de vários conceitos-chave que permitem aos programadores estruturar eficazmente as suas aplicações LLM:

• Componentes: Estes são os blocos de construção fundamentais, incluindo interfaces para vários LLMs, ferramentas para criar prompts eficazes(Prompt Engineering), analisadores para estruturar a saída e integrações com recursos externos, como motores de busca ou bases de dados.
• Cadeias: As cadeias permitem que os programadores liguem vários componentes para executar uma sequência de operações. Por exemplo, uma cadeia pode receber o input do utilizador, formatá-lo num prompt, enviá-lo para um LLM e depois analisar o output. Este conceito é fundamental para a criação de fluxos de trabalho no LangChain.
• Agentes: Os agentes utilizam uma LLM como um motor de raciocínio para determinar as acções a tomar e em que ordem. Podem interagir com um conjunto de ferramentas (como pesquisa na Web, pesquisas em bases de dados ou calculadoras) e decidir qual a melhor ferramenta a utilizar com base no objetivo do utilizador.
• Memória: Este componente permite que cadeias ou agentes retenham informações sobre interações passadas, permitindo aplicações com estado, como chatbots, que se lembram do histórico da conversa.

Relevância na IA e na aprendizagem automática

Enquanto frameworks como PyTorch e TensorFlow se concentram principalmente na construção e treinamento de modelos de Aprendizado de Máquina (ML), o LangChain se concentra na camada de aplicação construída sobre LLMs pré-existentes. Actua como uma estrutura de orquestração, facilitando a integração de poderosas capacidades linguísticas derivadas de modelos como o GPT-4 em software prático. É particularmente relevante no domínio do Processamento de Linguagem Natural (PNL), permitindo a criação de aplicações sofisticadas baseadas em texto. A estrutura ajuda a colmatar a lacuna entre o poder bruto dos LLMs e as necessidades específicas das aplicações do utilizador final, envolvendo frequentemente técnicas como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

Aplicações no mundo real

A LangChain facilita o desenvolvimento de uma vasta gama de aplicações orientadas para a IA:

1. Chatbots com conhecimento do contexto: Construir chatbots de apoio ao cliente ou informativos que possam consultar bases de conhecimento internas (armazenadas talvez numa base de dados vetorial como a Pinecone) para fornecer respostas precisas e actualizadas com base em dados privados da empresa, e não apenas nos conhecimentos gerais de formação do LLM. Consulta os casos de utilização oficiais da LangChain para veres exemplos.
2. Análise de dados e relatórios automatizados: Criar agentes que possam entender consultas em linguagem natural (por exemplo, "Resumir os dados de vendas do último trimestre"), interagir com bancos de dados ou APIs para recuperar as informações relevantes, realizar cálculos ou análises usando os recursos de raciocínio do LLM e gerar resumos ou relatórios. Isso simplifica tarefas complexas de análise de dados.

Ferramentas e ecossistema

A LangChain foi concebida para ser altamente extensível, integrando-se com inúmeros fornecedores de LLM (como a OpenAI, Anthropic, Hugging Face), armazenamentos de dados e ferramentas. A sua natureza de código aberto, disponível no GitHub, promove uma comunidade e um ecossistema em rápido crescimento. Enquanto a LangChain ajuda a construir a lógica da aplicação, plataformas como o Ultralytics HUB concentram-se na gestão do ciclo de vida de modelos como o Ultralytics YOLO, incluindo a formação, a implementação e a monitorização, que podem potencialmente alimentar ou ser desencadeadas por aplicações LangChain em pipelines MLOps mais amplos.