Introdução à LangChain: Principais casos de utilização empresarial + principais ferramentas e estruturas - AI&YOU #56

Caso de utilização no sector: A Rakuten, uma grande empresa com mais de 70 negócios, usou o pacote OpenGPTs da LangChain para oferecer uma experiência de capacitação de funcionários. Três engenheiros levaram apenas uma semana para colocar a plataforma inicial em funcionamento para os 32.000 funcionários da Rakuten, mostrando os ganhos de velocidade e eficiência.

LangChain é uma estrutura que simplifica o processo de composição de modelos de linguagem com dados externos para criar aplicações poderosas. A sua popularidade tem vindo a aumentar nos últimos meses, dada a conversa sobre agentes de IA e fluxos de trabalho agênticos (lembre-se deste termo), a LangChain fornece uma interface genérica para conectar LLMs com dados estruturados, documentos e APIs, tornando mais fácil do que nunca criar agentes de ponta a ponta que possam entender e interagir com o conhecimento da empresa.

Na edição desta semana de AI&YOU, exploramos as ideias de três blogues que publicámos:

• O que é a LangChain e como posso utilizá-la na minha empresa?

• As 10 principais ferramentas LangChain e como utilizá-las

• 10 citações sobre agentes de IA de Harrison Chase, cofundador e diretor executivo da LangChain

Introdução à LangChain: casos de utilização empresarial, principais ferramentas e estruturas - AI&YOU #56

No seu núcleo, o LangChain permite a integração perfeita de modelos linguísticos com fontes de dados externas, desbloqueando um mundo de possibilidades para tirar partido do poder destes sistemas de IA de ponta.

Um dos principais pontos fortes do LangChain reside na sua capacidade de aumentar os modelos linguísticos com capacidades de recuperação. Esta abordagem, conhecida como geração aumentada de recuperação (RAG)permite que os modelos linguísticos acedam e incorporem informações relevantes de fontes de dados externas, como bases de dados, APIs ou repositórios de documentos.

Ao combinar as capacidades de compreensão e geração de linguagem natural do modelo linguístico com o acesso a conhecimentos externos, o LangChain abre novas possibilidades para a criação de aplicações inteligentes e sensíveis ao contexto para a sua empresa.

Principais características do LangChain

1. Geração Aumentada de Recuperação para Modelos Linguísticos: Permite que os modelos de linguagem aproveitem fontes de dados externas, melhorando o seu conhecimento. Fornece respostas mais precisas e informadas, especialmente para aplicações que requerem informações actualizadas ou especializadas.

2. Cadeias compostas para fluxos de trabalho complexos: Permite a criação de fluxos de trabalho complexos através da composição de cadeias reutilizáveis que encapsulam operações. Promove a reutilização e a manutenção do código, permitindo o desenvolvimento de aplicações sofisticadas com facilidade.

3. Agentes e cadeias prontos a usar: Fornece agentes e cadeias pré-construídos que abrangem uma vasta gama de casos de utilização. Acelera o processo de desenvolvimento, permitindo que os programadores se concentrem em tarefas de nível superior.

4. Suporte para vários formatos de dados: Oferece suporte integrado para diversos formatos de dados, incluindo texto, PDFs, imagens e dados estruturados. Permite uma integração perfeita com várias fontes de informação para soluções abrangentes e baseadas em dados.

Como funciona a LangChain sob o capô

A arquitetura modular do LangChain permite aos programadores compor cadeias complexas que integram modelos de linguagem com dados externos e lógica personalizada. No seu núcleo estão agentes, ferramentas, memória e cadeias. Agentes orquestrar fluxos de trabalho, determinando quais as ferramentas a utilizar e como combinar os seus resultados. Ferramentas realizar tarefas específicas, como consultar bases de dados ou aplicar modelos linguísticos. Memória mantém o contexto ao longo das etapas, permitindo a tomada de decisões informadas. Correntes definir a sequência de operações e o fluxo de dados.

A LangChain fornece cadeias pré-construídas para casos de utilização comuns, permitindo também a criação de cadeias personalizadas. Num fluxo de trabalho típico, um agente obtém dados relevantes utilizando ferramentas, transmite-os a um modelo linguístico para processamento e avalia o resultado, podendo iterar com ferramentas ou memória adicionais.

A extensibilidade da LangChain permite que os programadores criem agentes e ferramentas personalizados para encapsular a lógica específica do domínio ou integrar-se em sistemas proprietários, possibilitando soluções personalizadas que potenciam grandes modelos de linguagem com dados estruturados e regras comerciais.

Porquê a LangChain para a sua empresa?

As empresas estão à procura de formas de desbloquear o potencial de grandes modelos linguísticos, mas integrá-los com processos empresariais complexos e dados estruturados pode ser um desafio. A LangChain preenche esta lacuna, oferecendo uma estrutura robusta que liga os modelos linguísticos aos dados e fluxos de trabalho da empresa.

Desbloquear o potencial dos modelos linguísticos com acesso a dados estruturados

A geração aumentada de recuperação da LangChain permite que os modelos de linguagem acedam e incorporem informações de diversas fontes de dados estruturados. Esta fusão de processamento de linguagem natural e dados estruturados permite às empresas tirar partido dos modelos de linguagem, assegurando simultaneamente que os resultados são baseados em informações exactas e relevantes.

Aproveitar conhecimentos e informações actualizados

A integração do LangChain com fontes de dados em tempo real garante que os resultados dos modelos linguísticos são informados pelos dados mais actuais, minimizando o risco de informações desactualizadas prejudicarem a tomada de decisões.

Simplificar o desenvolvimento de aplicações empresariais de IA

A arquitetura modular da LangChain, as cadeias compostas e os agentes e ferramentas prontos a utilizar aceleram o processo de desenvolvimento, permitindo uma rápida prototipagem e implementação de soluções inteligentes adaptadas.

Aumentar a produtividade com componentes reutilizáveis

A ênfase da LangChain na reutilização e modularidade leva a ganhos de produtividade para as equipas de desenvolvimento empresarial. Os componentes pré-construídos e a lógica empresarial encapsulada optimizam os esforços de desenvolvimento, reduzem a dívida técnica e promovem a colaboração.

Ferramentas e utilitários incorporados

As ferramentas e utilitários incorporados no LangChain, incluindo divisores de texto, armazenamentos vectoriais e incorporação, permitem um processamento de dados eficiente e uma interação perfeita com modelos de linguagem.

As empresas podem simplificar os pipelines de dados, extrair informações de fontes não estruturadas e criar aplicações robustas que lidam com diversos formatos de dados e grandes volumes de informação.

As 10 principais ferramentas LangChain e como utilizá-las

Esta semana, também damos uma vista de olhos às 10 principais ferramentas LangChain e à forma como a sua empresa as pode utilizar:

📈 Análise de dados financeiros com o Alpha Vantage:

O Alpha Vantage é uma poderosa ferramenta API que fornece dados do mercado financeiro para agentes LangChain. Ela permite que os agentes recuperem dados históricos e em tempo real sobre ações, moedas e criptomoedas. Esta ferramenta é valiosa para a construção de aplicações financeiras como preditores de preços de acções e consultores de investimento.

🎨 Geração de imagens a partir de texto com DALL-E:

DALL-E é uma ferramenta de geração de imagens da OpenAI que traz criatividade visual aos agentes LangChain. Ela permite que os agentes gerem imagens a partir de descrições textuais, possibilitando aplicações criativas. Com a integração da DALL-E, os agentes podem criar imagens para melhorar a experiência do utilizador.

🔍 Dados abrangentes de SEO do DataForSEO:

O DataForSEO é uma plataforma de dados de SEO abrangente que se integra na LangChain. Fornece acesso a dados de motores de pesquisa, incluindo classificações de palavras-chave, características SERP e informações sobre a concorrência. Esta integração simplifica o processo de criação de agentes de IA centrados em SEO, tais como optimizadores de conteúdos e assistentes de pesquisa de palavras-chave.

🗣️ Síntese de voz realista da ElevenLabs:

A API Text2Speech da ElevenLabs traz uma síntese de voz realista para os agentes LangChain. Ela permite que os agentes gerem um discurso natural em vários idiomas e vozes. A tecnologia de clonagem de voz emocional acrescenta uma nova dimensão às respostas dos agentes, tornando-as mais envolventes e expressivas.

📁 Conectando dados do Google Drive com o LangChain:

A integração com o Google Drive permite que os agentes da LangChain acedam e analisem dados armazenados em ficheiros do Google Drive. Os agentes podem carregar documentos diretamente do Drive, extrair informações utilizando grandes modelos linguísticos e gerar resumos ou respostas. Esta integração simplifica o processo de ligação dos dados do Drive à IA, eliminando a necessidade de transferência manual de dados.

🧠 Enriquecendo agentes com o conhecimento do Wolfram Alpha:

O Wolfram Alpha é um mecanismo de conhecimento computacional que fornece conhecimento de nível especializado em uma ampla gama de tópicos. A integração do Wolfram Alpha com a LangChain permite que os agentes realizem cálculos complexos, gerem visualizações de dados, e forneçam respostas informadas. Esta combinação permite que os agentes resolvam problemas, forneçam explicações, e ofereçam insights em vários domínios.

🍋 Construção de agentes interactivos com o Lemon Agent:

O Lemon Agent fornece uma estrutura para a criação de agentes interactivos que podem interagir com o seu ambiente e tomar decisões com base em dados do mundo real. A integração com LangChain permite que os agentes leiam e escrevam dados com precisão em ferramentas como Airtable, Hubspot e Notion. Isto permite a criação de fluxos de trabalho alimentados por IA que automatizam tarefas, recuperam informações e actualizam registos em ferramentas empresariais.

🧠 Adicionar memória de longo prazo com Memorizar:

O Memorize adiciona capacidades de memória a longo prazo aos agentes LangChain, permitindo-lhes recordar e resumir conversas e interacções anteriores. Ele usa técnicas de aprendizado não supervisionado para ajustar grandes modelos de linguagem, permitindo memorização e recuperação eficazes. Com o Memorize, os agentes podem reter o contexto em várias sessões, proporcionando uma experiência de utilizador mais personalizada e coerente.

Acesso à investigação biomédica com a PubMed:

A PubMed é uma vasta base de dados de literatura biomédica, que contém milhões de artigos científicos e resumos. A integração do PubMed com a LangChain permite aos agentes pesquisar, recuperar e analisar esta riqueza de conhecimentos científicos. Esta ferramenta é valiosa para investigadores, profissionais de saúde e qualquer pessoa que trabalhe no domínio biomédico.

📊 Analisar as tendências de pesquisa com o Google Trends:

O Google Trends fornece informações sobre a popularidade dos termos de pesquisa ao longo do tempo, incluindo tendências de volume de pesquisa, consultas relacionadas e interesse geográfico. A integração dos dados do Google Trends com a LangChain permite que os agentes forneçam informações sobre tendências de pesquisa, identifiquem tópicos emergentes e optimizem estratégias de conteúdo. Isto pode ser útil para planeadores de conteúdos alimentados por IA, assistentes de pesquisa de mercado e outras aplicações que dependem da compreensão do comportamento do utilizador e da procura do mercado.

https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo

10 citações sobre agentes de IA de Harrison Chase, cofundador e diretor executivo da LangChain

1. "Não creio que tenhamos conseguido encontrar a forma correcta de interagir com estas aplicações de agentes. Penso que um humano no circuito ainda é necessário, porque não são muito fiáveis. Mas se estiver demasiado envolvido, então não está a fazer muita coisa útil. Por isso, há um equilíbrio estranho".

2. "Os agentes são como mão de obra digital - capazes de navegar automaticamente na Web, navegar nos nossos ficheiros utilizando as nossas aplicações e, potencialmente, até controlar os nossos dispositivos por nós".

3. "Basicamente, estamos constantemente a utilizar uma variedade de ferramentas diferentes para nos ajudar numa determinada tarefa. É aqui que os agentes são um pouco diferentes - em vez de sermos nós a utilizar essas ferramentas, limitamo-nos a descrever a uma IA qual é a tarefa e qual é o objetivo final, e depois ela planeia quais as ferramentas que precisa de utilizar e como as utilizar, e depois faz tudo sozinha."

4. "Não só podem concluir a tarefa muito mais rapidamente do que nós, como, em teoria, nem sequer precisaríamos de saber como utilizar estas ferramentas".

5. "Penso que há provavelmente dois caminhos a seguir. Um deles é a utilização de ferramentas mais genéricas, ou seja, os humanos especificam um conjunto de ferramentas e depois os agentes utilizam essas ferramentas de uma forma mais aberta."

Consulte o nosso blogue completo para ver o resto das citações perspicazes de Harrison Chase sobre agentes de IA e o seu impacto no futuro da tecnologia.

Obrigado por ler AI & YOU!

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