Construindo uma Aplicação de Perguntas e Respostas com Agents e Langchain

Neste artigo, vamos explorar como construir uma aplicação que possa responder a perguntas sobre um arquivo CSV utilizando o conceito de agents e Langchain. A aplicação utiliza o conjunto de dados de câncer de mama de Wisconsin e demonstra como construir a aplicação usando Streamlit, uma biblioteca Python.

Etapas para construir a aplicação

A construção da aplicação envolve seis etapas:

1. Instalar Streamlit e configurar a página.
2. Criar um carregador de arquivos para upload de um arquivo CSV usando o elemento de entrada de arquivo do Streamlit.
3. Usar um agente de linguagem (agente CSV do Langcheng) para parsear e ler o arquivo CSV, pois os modelos de linguagem não podem entender arquivos CSV diretamente.
4. Mostrar como um agente interage com seu ambiente para responder a uma pergunta, usando um diagrama para ilustrar o processo.
5. Demonstrar como usar um mecanismo de busca e um modelo de linguagem (GPT-3 da OpenAI) para responder a perguntas sobre o arquivo CSV.
6. Usar o agente LLaMA do Langchain para interagir com o modelo de linguagem e o arquivo CSV carregado.

Agents: Interagindo com o Ambiente

A aplicação também explica como os agents podem pensar por si mesmos, executar ações e observar saídas. No entanto, é importante alertar sobre os riscos de executar códigos maliciosos com agents.

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu como construir uma aplicação simples de AI que pode responder a perguntas sobre um arquivo CSV utilizando um modelo de linguagem e um agente. Isso demonstra o poder dos agents em interagir com conjuntos de dados. Agora, é sua vez de experimentar e aprender com o código!