Componentes e Módulos
Langchain resolve esse problema fornecendo componentes como carregadores de documentos, divisores de texto e bancos de dados de vetores. Esses componentes podem ser encadeados para realizar tarefas específicas. Os agentes são componentes abstratos que pensam sobre o que precisa ser feito usando um modelo de linguagem e, em seguida, realizam a ação utilizando ferramentas.
O Langchain é composto por sete módulos: modelos, prompts, índices, memória, cadeias e agentes. Os modelos podem ser categorizados em dois tipos: modelos de embeddings de texto e modelos de linguagem.
Trabalhando com Modelos e Prompts
Ao trabalhar com modelos e prompts, é importante entender conceitos como templates de prompts, analisadores de saída, few shot learning, seletores de exemplo e templates de prompts de chat. Um template de prompt é uma classe que constrói um prompt utilizando múltiplos valores. Já os analisadores de saída automaticamente analisam a saída de um modelo de linguagem em um objeto. Além disso, o few shot learning permite guiar a saída de um modelo de linguagem com apenas alguns exemplos. Os seletores de exemplo são utilizados para manter o custo de um prompt relativamente constante, selecionando um subconjunto de exemplos para mostrar ao modelo.
Aplicativos e Indexes
Além disso, o Langchain oferece uma variedade de aplicações, como cadeias personalizadas que formatam prompts, enviam para o modelo e retornam resultados. O módulo Indexes permite que os usuários importem e processem seus próprios dados de várias fontes, como PDF, CSV e Discord. Além disso, o Langchain também oferece a possibilidade de criar customizações para tarefas específicas, como gerar frases de efeito, resolver problemas matemáticos e escrever código.
Em resumo, o Langchain é um framework poderoso que permite aos desenvolvedores criar aplicações complexas com modelos de linguagem. Com suas variedades de componentes e módulos, Langchain é uma ferramenta essencial para qualquer desenvolvedor que trabalhe com modelos de linguagem.