Módulo 1: Introdução ao LangChain
No primeiro módulo, o instrutor demonstra como criar uma conta no OpenAI, configurar uma chave de API e usar o Python para interagir com a API do OpenAI. Ele cria uma função de chat simples usando a API do OpenAI e demonstra como perguntar uma pergunta e receber uma resposta. Além disso, ele mostra como modificar o prompt para influenciar a resposta, fazendo com que o LLM se comporte de forma diferente.
Trabalhando com LangChain
O vídeo também apresenta LangChain, uma biblioteca que facilita o trabalho com LLMs. O instrutor demonstra como usar LangChain para interagir com modelos do OpenAI, incluindo a geração de piadas, o uso de templates de prompts e a formatação de respostas usando esquemas de resposta e parsers de saída.
Tópicos Avançados
Além disso, o vídeo aborda tópicos mais avançados, como a criação de fluxos de conversa complexos usando cadeias seqüenciais e router chains, a definição de cadeias seqüenciais com múltiplas interações, o manuseio de cadeias complexas com múltiplos inputs e outputs, o uso da memória e do histórico de conversa para manter o contexto em uma conversa e a avaliação da saída dos LLMs (ainda em fase beta).
Otimizando a Entrada para LLMs
O vídeo também apresenta soluções para otimizar a entrada para LLMs ou APIs do OpenAI, particularmente quando se trabalha com conversas ou bases de conhecimento. Duas soluções são apresentadas: a criação de um resumo de conversa e envio como entrada para o LLM, reduzindo o número de tokens enviados e evitando exceder os limites de tokens; e o uso de índices para reduzir o contexto enviado ao LLM, especialmente útil ao trabalhar com bases de conhecimento.
Armazenamento de Vetores e Consulta de Similaridade
Além disso, o vídeo demonstra como criar um banco de dados de vetores usando arquivos de texto e como criar um modelo de embeddings para converter texto em vetores. O instrutor também mostra como armazenar vetores em um banco de dados de vetores, consultar o banco de dados usando uma busca de similaridade e carregar pacotes e chaves de API necessários.
Conclusão
Em resumo, o vídeo apresenta uma gama de técnicas para desenvolver aplicativos complexos com LangChain e LLMs, incluindo a otimização da entrada, o uso de memória e histórico de conversa, armazenamento de vetores e consulta de similaridade. Com essas técnicas, é possível criar aplicativos de inteligência artificial que analisem sentimentos, respondam a entrada do usuário e gerem respostas complexas.