Aplicação de Geração de Título e Script para YouTube
A aplicação demonstrada no vídeo consiste em seis módulos: modelos, prompts, índices, memória, correntes e agentes. O desenvolvedor configura uma chave de API, importa dependências e instala pacotes necessários como Streamlit e Langchain. Em seguida, cria um título, adiciona emojis e cria um input de texto para que os usuários ingressem um prompt.
A aplicação é então demonstrada, onde o usuário entra com um prompt e a aplicação responde com uma resposta. O desenvolvedor explica como ele ligou o prompt ao serviço Open AI, criando uma instância do serviço e passando o prompt para obter uma resposta.
Geração de Títulos de Vídeo com LangChain
O desenvolvedor também demonstra como utilizar LangChain para gerar títulos de vídeo do YouTube com base em um tópico dado, utilizando templates de prompt e modelos de linguagem encadeados (LLMs). Ele explica a vantagem de utilizar templates de prompt, que simplificam o processo.
Além disso, o desenvolvedor discute a possibilidade de encadear múltiplos LLMs juntos para gerar múltiplas saídas. Ele demonstra como utilizar uma corrente sequencial para executar múltiplas correntes de LLMs em uma ordem específica, passando a saída de uma corrente como entrada para a próxima.
Armazenamento e Exibição de Histórico de Mensagens com LangChain
Além disso, o vídeo demonstra como construir uma aplicação LangChain que armazena e exibe o histórico de mensagens usando um buffer e expander. A aplicação utiliza uma corrente de script para gerar um script com base em três inputs: um título, pesquisas do Wikipedia e um script. O título é gerado por uma corrente de título, que recebe um prompt, enquanto as pesquisas do Wikipedia são obtidas usando um wrapper de API do Wikipedia.
Pontos Chave da Aplicação
A aplicação cobre os seguintes tópicos:
* Criação de uma corrente de script e especificação de chaves de entrada e variáveis de saída
* Uso de um dicionário para passar variáveis de entrada para a corrente
* Acesso às variáveis de saída, como título e script, e escrita delas na tela
* Incorporação de memória na aplicação usando a classe ConversationBufferMemory
* Criação de uma instância da classe, configuração de chaves de entrada e memória, e passagem do valor de memória para a corrente de script
* Uso de um expander do Streamlit para renderizar a memória na tela, incluindo o histórico de mensagens
Plano de Melhoria e Ferramentas Adicionais
O desenvolvedor também discute planos para melhorar a implementação e adicionar ferramentas à aplicação, incluindo a importação do wrapper de API do Wikipedia e atualização do template de prompt para incluir dados de pesquisa do Wikipedia. O resultado final mostra o script sendo gerado, incluindo o título e a pesquisa do Wikipedia.