Sumarização de Textos
O LangChain permite a sumarização de textos, extração de detalhes importantes de um texto mais longo. Além disso, é possível lidar com sumarizações mais longas usando abstração, dividindo o texto em pedaços e obtendo uma sumarização final.
Perguntas e Respostas
O modelo de linguagem pode ser usado para responder a perguntas com base em um contexto determinado. Além disso, é possível representar documentos como vetores para comparação de similaridade.
Extração de Dados
O LangChain permite extrair dados específicos de um documento usando um modelo de conversa. É possível definir o tipo de resposta desejada do modelo de linguagem.
Avaliação de Desempenho
É possível avaliar o desempenho de um modelo de linguagem usando o LangChain, carregando pares de perguntas e respostas, gerando previsões e avaliando seu desempenho.
Criando um Banco de Dados e Consultando com LangChain
O LangChain permite criar um banco de dados SQLite e consultar usando linguagem natural. Por exemplo, é possível criar um banco de dados sobre árvores em San Francisco e consultar quantas espécies de árvores existem.
Avaliação de Desempenho e Compreensão de Código
O LangChain pode ser usado para avaliar o desempenho de um modelo de linguagem, criar uma cadeia de avaliação para determinar a correção das respostas e consultar um banco de dados usando linguagem natural.
Interagindo com APIs e Construindo um Chatbot
O LangChain permite interagir com APIs, criar uma cadeia de API usando documentos de API e um modelo de linguagem. Além disso, é possível construir um chatbot que faz piadas em resposta a entrada do usuário.
Agentes no LangChain e Modelos de Linguagem
Os agentes no LangChain são decisores que podem analisar dados, determinar o próximo passo e executar ações usando uma série de ferramentas. É possível demonstrar a implementação prática de agentes usando o LangChain.
Demonstração de Capacidades de Agentes
Os agentes podem responder a perguntas, como encontrar a capital do Canadá, e analisar comentários em uma página web. Eles usam ferramentas de busca para encontrar a resposta e decidir quais ferramentas usar para realizar tarefas. No entanto, os agentes ainda são uma área em desenvolvimento e têm um sucesso de cerca de 85% do tempo.