LangChain

LangChain é uma estrutura de código aberto concebida para simplificar a criação de aplicações que utilizam Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Fornece uma interface padrão para "cadeias", que são sequências de chamadas que podem incluir prompts LLM, outras cadeias ou ferramentas externas. A ideia central é permitir que os programadores criem aplicações mais poderosas, sensíveis ao contexto e orientadas para os dados, ligando LLMs como o GPT-4 a fontes de dados externas e módulos computacionais. Isto permite aos modelos ir além do seu conhecimento pré-treinado e interagir com o mundo de uma forma mais dinâmica. Pode explorar mais as suas capacidades através da documentação oficial da LangChain e do repositório LangChain GitHub.

Como funciona a LangChain: Cadeias e agentes

A arquitetura modular da LangChain é construída em torno de dois conceitos-chave: Cadeias e Agentes. Esta estrutura ajuda a gerir a complexidade das interações entre LLMs, fontes de dados e outras ferramentas.

• Cadeias: Estes são os blocos de construção fundamentais do LangChain. Uma cadeia representa uma sequência de operações, em que o resultado de um passo se torna a entrada para o passo seguinte. Uma cadeia simples pode receber a entrada do utilizador, formatá-la usando um modelo de prompt e depois enviá-la para um LLM. As cadeias mais complexas podem ligar vários LLMs ou outras ferramentas para realizar tarefas sofisticadas, como a sumarização de documentos seguida de análise de sentimentos. A estrutura facilita o encadeamento de mensagens para estes fluxos de trabalho de várias etapas.
• Agentes: Os agentes são um tipo mais avançado de cadeia que utiliza um LLM como motor de raciocínio. Um agente pode decidir quais as ferramentas a utilizar e em que ordem para atingir um objetivo. Por exemplo, se lhe for perguntado "Como estava o tempo em Paris ontem e qual é a capital de França?", um agente pode primeiro utilizar uma ferramenta de pesquisa para encontrar o tempo e depois aceder ao seu conhecimento interno para responder à segunda parte da pergunta. Isto permite uma resolução de problemas dinâmica e flexível, o que faz dos agentes uma componente essencial da IA agêntica.

Aplicações no mundo real

A LangChain permite o desenvolvimento de uma vasta gama de aplicações sofisticadas de IA, colmatando o fosso entre as LLM e os sistemas externos.

1. Resposta a perguntas sobre documentos privados: Um dos casos de utilização mais comuns é a construção de um sistema que possa responder a perguntas com base num conjunto específico de documentos, como a base de conhecimentos internos de uma empresa ou uma coleção de artigos de investigação. A LangChain implementa isto usando uma técnica chamada Retrieval-Augmented Generation (RAG). Em primeiro lugar, recupera partes de texto relevantes de uma base de dados vetorial e, em seguida, fornece este contexto a um LLM, que gera uma resposta precisa com base na informação fornecida. Isto ultrapassa a limitação dos dados de treino estáticos de uma LLM.
2. Agentes de IA autónomos: A LangChain é utilizada para criar agentes autónomos que podem executar tarefas interagindo com várias ferramentas de software e APIs. Por exemplo, um agente assistente pessoal pode ser construído para gerir um calendário, marcar compromissos e enviar e-mails usando ferramentas como a API do Google Calendar e um cliente de e-mail. Estes agentes demonstram uma forma de Inteligência Artificial Restrita (IAN) centrada em tarefas específicas e delegadas.

LangChain e conceitos relacionados

É útil distinguir LangChain de termos relacionados no ecossistema de IA:

• LLMs vs. LangChain: Os LLMs (por exemplo, o Gemini da Google, o Llama da Meta) são os modelos principais que compreendem e geram texto. A LangChain é uma estrutura que usa esses LLMs como componentes para criar aplicações. Orquestra a interação entre os LLMs e outras ferramentas ou fontes de dados.
• Engenharia de prompts vs. LangChain: A engenharia de prompts é a arte de criar entradas eficazes para LLMs. A LangChain fornece ferramentas como modelos de prompt para tornar a engenharia de prompt mais sistemática e escalável dentro de uma aplicação, mas seu escopo é muito mais amplo, incluindo gerenciamento de estado, integração de ferramentas e memória.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: A biblioteca Hugging Face Transformers fornece acesso a milhares de modelos pré-treinados e ferramentas para ajustá-los e executá-los. A LangChain integra-se frequentemente com os modelos Hugging Face, mas concentra-se na tarefa de nível superior de composição destes modelos em aplicações complexas, em vez da própria implementação do modelo.

Relevância na visão computacional

Embora a LangChain esteja principalmente associada ao Processamento de Linguagem Natural (PLN), a sua capacidade de orquestrar diferentes ferramentas torna-a altamente relevante para modelos multimodais que combinam texto com outros tipos de dados, como imagens. No contexto da visão por computador (CV), a LangChain pode ser utilizada para criar fluxos de trabalho sofisticados.

Por exemplo, uma aplicação pode utilizar um modelo Ultralytics YOLO para a deteção de objectos em tempo real e, em seguida, transmitir as etiquetas dos objectos detectados a um agente LangChain. Este agente poderia então utilizar um LLM para gerar uma descrição detalhada da cena, efetuar uma pesquisa semântica de imagens semelhantes ou mesmo desencadear outra ação com base na entrada visual. À medida que os modelos de linguagem de visão se tornam mais prevalecentes, estruturas como a LangChain serão cruciais para a criação de aplicações que possam ver e raciocinar sobre o mundo. A integração de modelos de visão treinados em plataformas como o Ultralytics HUB nestas cadeias pode abrir novas possibilidades em domínios que vão da robótica à vigilância inteligente.