Desencadeie o Potencial do LangChain no Desenvolvimento de Aplicativos Web
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O LangChain é uma ferramenta de ponta projetada para funcionar perfeitamente com modelos de linguagem grandes (LLMs), como o GPT-3 da OpenAI. Ele simplifica o processo de combinar vários componentes e criar aplicativos complexos. Neste guia, exploraremos os benefícios de usar o LangChain e suas aplicações.
Conceitos Básicos para o Langchain
LangChain: A Solução Definitiva para LLMs
Os LLMs, como o GPT-3, são incrivelmente versáteis, mas podem ter dificuldades em fornecer respostas específicas para tarefas que exigem conhecimentos especializados. O LangChain enfrenta essa limitação pré-processando o texto, divindo-o em pedaços e procurando por pedaços semelhantes quando uma pergunta é feita. Isso permite a criação de aplicativos mais eficientes e poderosos.
Cadeias Sequenciais: Aproveitando o Poder do LangChain
As cadeias sequenciais são uma característica central do LangChain, permitindo aos usuários unir vários componentes em um único aplicativo. Essas cadeias funcionam sequencialmente, com a saída de um link se tornando a entrada para o próximo, permitindo o desenvolvimento de modelos intrincados, aproveitando as qualidades de vários LLMs.
Começando com o Langchain
O LangChain oferece um framework abrangente para construir aplicativos alimentados por LLMs. Nesta seção, vamos abordar as funcionalidades essenciais do LangChain e como elas podem ser usadas para criar aplicativos web avançados.
Instalação do LangChain
Para instalar o LangChain, execute:
pip install langchainLLMs e Modelos de Prompt
O LangChain oferece uma interface genérica para vários LLMs, permitindo aos usuários trabalhar com diferentes modelos por meio de suas APIs ou instalações locais. Modelos de prompt facilitam a gestão e otimização de prompts, melhorando a forma como a entrada do usuário é processada pelo LLM.
Cadeias: Combinando LLMs e Prompts
As cadeias permitem aos usuários combinar LLMs e prompts em fluxos de trabalho multi-estágios, permitindo aplicativos mais intrincados e funcionalidades aprimoradas.
Agentes e Ferramentas
Os agentes são ferramentas poderosas que envolvem os LLMs tomando decisões e realizando ações com base em observações. Para usar os agentes efetivamente, você precisará entender os conceitos de ferramentas, LLMs e tipos de agentes.
Memória: Adicionando Estado a Cadeias e Agentes
Memória é o conceito de manter um estado entre chamadas de uma cadeia ou agente, permitindo aplicativos mais avançados. O LangChain oferece uma interface padrão para a memória e uma coleção de implementações de memória.
Carregadores de Documentos, Índices e Divisores de Texto
O LangChain permite a integração perfeita de modelos de linguagem com seus dados de texto. Carregadores de documentos facilitam o carregamento de dados em documentos, enquanto divisores de texto dividem longos trechos de texto em pedaços menores para um melhor processamento. Os índices ajudam a estruturar os documentos para que os LLMs possam interagir com eles de forma mais eficaz.
Exemplo completo do LangChain
Agora que você sabe as características principais do LangChain, vamos explorar um exemplo completo de criação de um aplicativo web usando LangChain, OpenAI GPT-3 e Streamlit.
Passo 1: Carregando as ferramentas e inicializando o agente
Primeiramente, instale as dependências necessárias e carregue as ferramentas requeridas:
pip install wikipedia
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["wikipedia", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)Passo 2: Executando o agente
Execute o agente para interagir com o LLM e obter respostas para perguntas:
agent.run("Faça uma pergunta em linguagem natural aqui.")Passo 3: Usando memória para conversas
Implemente a memória para manter o estado entre as chamadas de um chain ou agente:
from langchain import OpenAI, ConversationChain
llm = OpenAI(temperature=0)
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
conversation.predict(input="Ei!")
conversation.predict(input="Podemos conversar?")
conversation.predict(input="Eu estou interessado em aprender sobre inteligência artificial.")Passo 4: Trabalhando com documentos, separadores de texto e índices
Integre modelos de linguagem com seus dados de texto carregando dados em documentos, dividindo textos em pedaços menores e estruturando documentos usando índices:
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
query = "Quem é o presidente atual dos Estados Unidos?"
docs = db.similarity_search(query)Conclusão
Com este entendimento abrangente do LangChain, OpenAI e ChatGPT, você está preparado para desenvolver aplicativos web avançados que podem superar a concorrência. Aproveite o poder dessas ferramentas de ponta para criar aplicativos web envolventes, fáceis de usar e altamente funcionais que se destacam no mercado competitivo atual.