O que é LangChain? Um guia para iniciantes com exemplos

Hoje em dia, os 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 com todos os tipos de fontes de dados diferentes, para que você possa obter soluções de processamento de linguagem natural (NLP) totalmente personalizadas.

LangChain é uma estrutura intuitiva de código aberto criada para simplificar o desenvolvimento de aplicativos usando modelos de linguagem grandes (LLMs), como 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.

Neste artigo, abordaremos os principais recursos do LangChain, incluindo seus recursos de IA, os tipos de fontes de dados com os quais ele pode se conectar e a variedade de soluções de PNL que ele pode oferecer. Também abordaremos alguns casos de uso em potencial para LangChain, desde análise de sentimentos até chatbots e muito mais.

Seja você um desenvolvedor, um cientista de dados ou simplesmente curioso sobre os desenvolvimentos mais recentes da tecnologia NLP, 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 ou organização, continue lendo!

Índice

• O que é LangChain?
• Quais são os componentes principais do LangChain?
  • 1. Grandes modelos de linguagem e APIs
  • 2. Estrutura e bibliotecas
  • 3. Documentação e Módulos
• Instalação e Configuração do LangChain
  • Etapa 1: obtenha uma chave de API da plataforma OpenAI.
  • Etapa 2: configure a chave de API OpenAI como uma variável de ambiente em seu projeto para garantir acesso seguro sem codificar a chave em seu código. Por exemplo, em um arquivo .env, adicione a seguinte linha:
  • Passo 3: Em seu script Python, importe as bibliotecas necessárias e carregue a variável de ambiente:
  • Etapa 4: agora você pode usar o LangChain para interagir com a API OpenAI. Por exemplo, para gerar uma resposta de texto usando GPT-3:
• Como Desenvolver Aplicações com LangChain
• 3 Exemplos de Aplicação de LangChain
  • 1. Sumarização de Texto (Geração Aumentada de Dados)
  • 2. Resposta a perguntas
  • 3. Chatbots (modelo de linguagem)
• O que são Integrações no LangChain?
• Recursos avançados e personalização do LangChain
• Recursos e Suporte para LangChain
• Pensamentos finais

O que é LangChain?

LangChain é uma poderosa estrutura de código aberto projetada para ajudá-lo a desenvolver 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.

Agora que você entende o que é LangChain e por que é importante, vamos explorar os principais componentes do LangChain na próxima seção.

Quais são os componentes principais do LangChain?

Para poder interpretar completamente o funcionamento do LangChain, é importante entender seus componentes principais.

Esta seção aborda os principais aspectos do LangChain: modelos de linguagem e APIs, estrutura e bibliotecas, documentação e módulos.

Vamos entrar nisso!

1. Grandes modelos de linguagem 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 perfeita, 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.

2. Estrutura 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 da estrutura LangChain incluem o seguinte:

• 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

3. Documentação e Módulos

Para facilitar o desenvolvimento de aplicativos usando o LangChain, o framework possui uma extensa documentação .

Este guia cobre diferentes aspectos do desenvolvimento, como:

1. Configurando seu ambiente de desenvolvimento

2. Integrando modelos de IA preferidos

3. Criação de casos de uso avançados suportados pelo LangChain

Além disso, a construção modular facilita altos níveis de personalização para suas aplicações. Você pode escolher e combinar os módulos de acordo com a sua necessidade, aumentando ainda mais a versatilidade do LangChain.

Instalação e Configuração do LangChain

Para começar a usar o LangChain em seu projeto, primeiro verifique se o Python está instalado em seu sistema. O LangChain pode ser facilmente instalado com o pip, o gerenciador de pacotes padrão do Python.

Basta abrir seu terminal ou prompt de comando e digitar:

pip install langchain

Este comando instala o LangChain e suas dependências necessárias em seu ambiente Python . Agora, você está pronto para aproveitar o poder do LangChain para aplicativos orientados a modelos de linguagem.

Ao longo do seu projeto, pode ser necessário conectar o LangChain a vários provedores de modelos, armazenamentos de dados e APIs. Por exemplo, para utilizar as APIs do OpenAI , instale o SDK:

pip install openai

Depois de instalar o OpenAI SDK, você pode conectá-lo ao LangChain seguindo estas etapas:

Etapa 1: obtenha uma chave de API da plataforma OpenAI.

Inscreva-se ou faça login em sua conta no site da OpenAI e navegue até a seção Chaves de API.

Clique em Criar nova chave secreta .

Dê à sua chave um nome exclusivo e clique em Criar nova chave.

Agora você pode copiar sua chave secreta recém-gerada e usá-la em seus aplicativos.

Etapa 2: configure a chave de API OpenAI como uma variável de ambiente em seu projeto para garantir acesso seguro sem codificar a chave em seu código. Por exemplo, em um arquivo .env, adicione a seguinte linha:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Passo 3: Em seu script Python, importe as bibliotecas necessárias e carregue a variável de ambiente:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Etapa 4: agora você pode usar o LangChain para interagir com a API OpenAI. Por exemplo, para gerar uma resposta de texto usando GPT-3:

response = langchain.generate_text(prompt="What are the benefits of using LangChain?", model="openai/gpt-3")
print(response)

Agora que você sabe como configurar seu ambiente de desenvolvimento usando a chave de API OpenAI, veremos como você pode desenvolver aplicativos usando LangChain na próxima seção.

Como Desenvolver Aplicações com LangChain

LangChain é uma estrutura de código aberto projetada para desenvolver aplicativos alimentados por um modelo de linguagem.

Você pode utilizar seus recursos para criar aplicativos poderosos que usam modelos de IA, como o ChatGPT, enquanto se integram a fontes externas, como Google Drive, Notion e Wikipedia.

O desenvolvimento de aplicativos com LangChain é um processo direto que envolve as seguintes etapas.

1. Defina seu caso de uso : primeiro, você precisa definir seu caso de uso e requisitos, o que o ajudará a selecionar os componentes e LLMs apropriados a serem usados.

2. Crie a lógica: Em seguida, você pode usar os prompts e cadeias flexíveis do LangChain para criar a lógica de seu aplicativo. Você também pode usar o código do LangChain para criar funcionalidades personalizadas adaptadas ao seu caso de uso. Depois de construir a lógica do aplicativo, você pode usar os componentes do LangChain para adicionar recursos específicos, como extração de dados ou tradução de idiomas.

3. Definir e manipular o contexto: Finalmente, você pode definir e manipular o contexto para orientar o comportamento do seu aplicativo e melhorar seu desempenho. Com LangChain, você tem o poder de criar aplicativos altamente personalizados e ricos em recursos usando LLMs com facilidade.

O acima deve fornecer uma compreensão básica de como desenvolver aplicativos usando LangChain. Na próxima seção, exploraremos os diferentes aplicativos que encontram extensos casos de uso para LangChain.

3 Exemplos de Aplicação de LangChain

O LangChain permite que você crie aplicativos avançados usando um modelo de linguagem grande (LLM). Com sua flexibilidade, opções de personalização e componentes poderosos, o LangChain pode ser usado para criar uma ampla variedade de aplicativos em diferentes setores.

A seguir estão alguns dos exemplos onde LangChain é amplamente utilizado:

1. Sumarização de Texto (Geração Aumentada de Dados)

Com o LangChain, você pode desenvolver aplicativos que lidam com tarefas de resumo de texto com eficiência.

Ao alavancar modelos de linguagem poderosos como o ChatGPT, seu aplicativo será capaz de gerar resumos precisos e concisos de textos grandes, permitindo que seus usuários entendam rapidamente os pontos principais de documentos complexos.

2. Resposta a perguntas

Outro caso de uso para LangChain é a construção de aplicativos que fornecem recursos de resposta a perguntas.

Ao integrar-se a um grande modelo de linguagem, seu aplicativo pode receber dados de texto inseridos pelo usuário e extrair respostas relevantes de várias fontes, como Wikipedia, Notion ou Apify Actors. Essa funcionalidade pode ser benéfica para usuários que buscam informações rápidas e confiáveis ​​sobre diversos temas.

3. Chatbots (modelo de linguagem)

LangChain é uma ferramenta valiosa para criar chatbots alimentados por modelos de linguagem. Ao aproveitar a estrutura e os componentes do LangChain, seus aplicativos de chatbot podem fornecer uma experiência de usuário mais natural e envolvente.

Os usuários podem interagir com seus chatbots para conversas gerais, consultas de suporte ou outros propósitos específicos, e o modelo de linguagem gerará respostas com reconhecimento de contexto.

Esses exemplos de aplicativos são apenas algumas maneiras pelas quais você pode utilizar o LangChain para criar aplicativos poderosos e versáteis. Ao entender os pontos fortes dos modelos de linguagem, você pode criar soluções inovadoras que atendam às necessidades de seus usuários.

Para ver um exemplo de aplicativo de criação de aplicativos com Python, confira o seguinte vídeo:

O que são Integrações no LangChain?

O LangChain fornece integração de cadeias de ponta a ponta para facilitar o trabalho com várias linguagens de programação, plataformas e fontes de dados.

Isso garante que você possa criar aplicativos perfeitamente utilizando um modelo de linguagem no ambiente de sua escolha.

Em termos de linguagens de programação, o LangChain fornece suporte para JavaScript e TypeScript, você pode aproveitar o poder do LangChain em aplicativos baseados na Web e Node.js e aproveitar os recursos robustos de segurança de tipo que o TypeScript fornece.

Aqui está uma pequena lista das principais integrações que o LangChain tem a oferecer:

• Modelos de linguagem grandes (LLMs): OpenAI, Hugging Face, Anthropic e muito mais.

• Plataformas de nuvem: Azure, Amazon, Google Cloud e outros provedores de nuvem populares

• Fontes de dados: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors e muito mais.

Ao utilizar essas integrações, você pode criar aplicativos mais avançados e versáteis centrados em um modelo de linguagem.

Isso ajudará você a desenvolver e implantar seus projetos com rapidez e eficiência, aproveitando as ferramentas e os recursos certos para suas necessidades.

Recursos avançados e personalização do LangChain

O LangChain oferece recursos avançados e opções de personalização para criar aplicativos poderosos usando LLMs.

Você pode adaptar o comportamento do seu aplicativo e criar casos de uso sofisticados, como respostas a perguntas generativas (GQA) ou chatbots.

A seguir estão alguns dos principais recursos do LangChain:

1. Prompts personalizáveis ​​para atender às suas necessidades

2. Construindo componentes de elos de cadeia para casos de uso avançados

3. Customização de código para desenvolvimento de aplicativos exclusivos

4. Integração de modelo para geração aumentada de dados e acesso a aplicativos de modelo de linguagem de alta qualidade, como text-davinci-003

5. Componentes flexíveis para misturar e combinar componentes para requisitos específicos

6. Manipulação de contexto para definir e orientar o contexto para melhorar a precisão e a experiência do usuário

Com LangChain, você pode criar aplicativos ricos em recursos que se destacam da multidão, graças às suas opções avançadas de personalização.

Para ajudá-lo a aproveitar ao máximo os recursos do LangChain, vamos dar uma olhada em alguns recursos valiosos que você pode usar na próxima seção!

Recursos e Suporte para LangChain

O LangChain vem com vários recursos e suporte para ajudá-lo a desenvolver aplicativos poderosos baseados em modelo de linguagem.

A seguir estão alguns dos principais recursos que você pode usar ao trabalhar com LangChain:

1. Bibliotecas de IA, como OpenAI e Hugging Face para modelos de IA

2. Fontes externas, como Notion, Wikipedia e Google Drive para dados direcionados

3. Documentação LangChain para guias sobre como conectar e encadear componentes

   • Documentação oficial

   • Repositório GitHub

   • Repositório de Pacotes PyPI

4. Aumento de dados para melhorar os resultados com reconhecimento de contexto por meio de fontes de dados externas, indexação e representações vetoriais

Por fim, envolver-se com a comunidade LangChain e o canal de suporte dedicado pode ser benéfico se você encontrar desafios ou quiser aprender com as experiências de outras pessoas. De fóruns a grupos online, conectar-se com outros desenvolvedores enriquecerá sua jornada com o LangChain.

Pensamentos finais

A LangChain oferece uma abordagem abrangente para o desenvolvimento de aplicativos alimentados por modelos generativos e LLMs. Ao integrar os principais conceitos da ciência de dados, os desenvolvedores podem aproveitar vários componentes, modelos de prompt e bancos de dados vetoriais para criar soluções inovadoras além das métricas tradicionais.

À medida que a tecnologia evolui, os agentes envolvem elementos mais sofisticados, incluindo interfaces de chat, oferecendo suporte mais abrangente em vários casos de uso.

Esteja você desenvolvendo chatbots, ferramentas de análise de sentimento ou qualquer outro aplicativo de NLP, o LangChain pode ajudá-lo a liberar todo o potencial de seus dados. À medida que a tecnologia NLP continua a evoluir e crescer em importância, plataformas como LangChain só se tornarão mais valiosas.

Portanto, se você deseja ficar à frente no mundo da PNL, verifique o LangChain e veja o que ele pode fazer por você!