O que é Langchain?
Langchain é uma interface genérica para quase qualquer LLM, disponível em bibliotecas Python e JavaScript. Ele permite aos desenvolvedores criar um ambiente de desenvolvimento centralizado para construir aplicações que utilizam LLM e integrá-las com sources de dados e workflows de software.
Componentes de Langchain
Os componentes de Langchain incluem o LLM Module, que permite utilizar quase qualquer LLM; prompts, que são instruções dadas ao LLM; e Chains, que são o núcleo dos workflows de Langchain.
Principais Benefícios
Langchain simplifica o desenvolvimento de aplicações que utilizam LLM por meio de abstrações, minimizando a quantidade de código necessário para executar tarefas complexas de processamento de linguagem natural (NLP).
Tecnologia de Linguagem Grande (LLM) e Langchain
LLMs são cadeias de funções sequenciais onde a saída de uma função é a entrada para a próxima. Langchain é uma tecnologia que permite às LLMs acessar fontes de dados externas não incluídas nos conjuntos de treinamento de LLMs.
Document Loaders e Indexes
Document Loaders trabalham com aplicações de terceiros para importar dados de fontes como Dropbox, Google Drive, YouTube transcripts, etc. Indexes incluem também Vector Databases, que representam dados como embeddings vetoriais, permitindo armazenar e recuperar informações de forma eficiente.
Text Splitters e Memória
Text Splitters dividem texto em chunks semânticos que podem ser combinados usando parâmetros e métodos escolhidos pelo usuário. Langchain resolve o problema de memória a longo prazo das LLMs, permitindo que as aplicações tenham memória de conversas anteriores.
Agents
Agents usam LLMs como motor de raciocínio para determinar ações a serem tomadas. Ao construir uma cadeia para um agente, é necessário incluir entradas como lista de ferramentas disponíveis, entrada do usuário, prompts e consultas.
Casos de Uso de Langchain
Langchain pode ser usado para criar chatbots, resumir texto complexo, como artigos acadêmicos e transcrições, e fornecer um resumo de emails recebidos.
Aplicação de Modelos de Linguagem Grande (LLMs) em Diferentes Áreas
LLMs podem ser utilizados para responder a perguntas, buscar informações relevantes em documentos ou bases de conhecimento especializados, gerar dados sintéticos para uso em machine learning e integrar com workflows para criar agentes virtuais.
Langchain e Seus Frameworks Relacionados
Langchain é uma ferramenta de código aberto e gratuita que simplifica o processo de construção de aplicativos que utilizam LLMs. Langserve é um framework para criar cadeias como APIs REST, enquanto Langsmith é uma ferramenta para monitorar, avaliar e depurar aplicativos.
Em resumo, Langchain é uma tecnologia inovadora que permite aos desenvolvedores criar aplicações que utilizam LLMs de forma flexível e escalável. Com Langchain, é possível criar aplicativos mais inteligentes e capazes de processar e analisar grandes quantidades de dados de forma eficiente.
Para conhecer mais sobre Langchain e suas possibilidades de aplicação, recomendamos assistir ao vídeo original para uma compreensão completa do que foi apresentado.