{"id":10046,"date":"2024-06-11T14:14:15","date_gmt":"2024-06-11T19:14:15","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=10046"},"modified":"2024-06-11T14:18:00","modified_gmt":"2024-06-11T19:18:00","slug":"como-construir-a-pilha-llm-das-suas-empresas-nossa-pilha-de-4-ferramentas-estrutura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/","title":{"rendered":"Como construir a pilha LLM das suas empresas: Nossa pilha de 4 ferramentas + estrutura"},"content":{"rendered":"<p>Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) surgiram como uma chave para a constru\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es empresariais inteligentes. No entanto, o aproveitamento do poder desses modelos de linguagem requer uma pilha de aplicativos LLM robusta e eficiente. Na Skim AI, a nossa pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM permite-nos criar aplica\u00e7\u00f5es poderosas com capacidades avan\u00e7adas de intera\u00e7\u00e3o com a linguagem natural. A nossa pilha inclui ferramentas e estruturas cuidadosamente seleccionadas, como APIs LLM, LangChain e bases de dados vectoriais. <\/p>\n\n\n<p>Com este conjunto de tecnologias, os programadores podem <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/maximizar-o-potencial-do-negocio-como-integrar-os-sistemas-de-gestao-de-llms-com-os-dados-da-empresa\/\">integrar<\/a> dados espec\u00edficos do dom\u00ednio, afinar modelos, criar pipelines de dados eficientes para recuperar dados contextuais e muito mais. Isto permite que as empresas criem aplica\u00e7\u00f5es que compreendam e respondam \u00e0s consultas dos utilizadores com uma precis\u00e3o e uma consci\u00eancia do contexto sem precedentes. Ao mesmo tempo, uma das principais t\u00e9cnicas para acompanhar esta pilha \u00e9 utilizar ferramentas e estruturas existentes fornecidas pelos v\u00e1rios componentes. Isto permite que os programadores se concentrem na cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es em vez de criarem ferramentas de raiz, poupando tempo e esfor\u00e7o valiosos.<\/p>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#An_LLM_API_Like_GPT_Claude_Llama_or_Mistral\" >Uma API LLM como GPT, Claude, Llama ou Mistral<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#Factors_to_Consider_When_Choosing_an_LLM_API\" >Factores a considerar na escolha de um LLM API<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#LangChain\" >LangChain<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#LangChains_Various_Tools_and_Support\" >V\u00e1rias ferramentas e suporte do LangChain<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#A_Vector_Database_Like_Chroma\" >Uma base de dados vetorial como Chroma<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#Integrating_Chroma_Into_Your_Enterprise_LLM_Stack\" >Integra\u00e7\u00e3o do Chroma na pilha LLM da sua empresa<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#crewAI_for_Multi-Agent_Systems\" >crewAI para sistemas multiagentes<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#Leveraging_the_Power_of_Specialization\" >Aproveitar o poder da especializa\u00e7\u00e3o<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/how-to-build-your-enterprises-llm-stack-our-4-tool-stack-framework\/#Unlocking_the_Power_of_LLMs_with_the_Right_Application_Stack\" >Libertar o poder dos LLMs com a pilha de aplica\u00e7\u00f5es correcta<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"An_LLM_API_Like_GPT_Claude_Llama_or_Mistral\"><\/span>Uma API LLM como GPT, Claude, Llama ou Mistral<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>No centro da sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM deve estar uma API LLM. As APIs LLM fornecem uma forma de integrar modelos de linguagem poderosos nas suas aplica\u00e7\u00f5es sem a necessidade de treinar ou alojar os modelos. Funcionam como uma ponte entre o seu software e os algoritmos complexos que alimentam os modelos de linguagem, permitindo-lhe adicionar capacidades avan\u00e7adas de processamento de linguagem natural \u00e0s suas aplica\u00e7\u00f5es com um esfor\u00e7o m\u00ednimo.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o de uma API LLM \u00e9 a capacidade de aproveitar modelos lingu\u00edsticos de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o que foram treinados em grandes quantidades de dados. Estes modelos, como o GPT, <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/anthropic-claude-3-overview-a-startup-de-ia-que-esta-a-fazer-ondas-com-um-financiamento-de-milhares-de-milhoes\/\">Claude<\/a>, <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/o-que-e-a-mistral-ai-o-novo-gigante-europeu-da-ia-generativa\/\">Mistral<\/a>e <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.llama-api.com\/\">Lhama<\/a>Os modelos de an\u00e1lise de sentimentos e de resposta a perguntas s\u00e3o capazes de compreender e gerar texto semelhante ao humano com precis\u00e3o e flu\u00eancia not\u00e1veis. Ao efetuar chamadas de API para estes modelos, pode adicionar rapidamente uma vasta gama de capacidades, incluindo gera\u00e7\u00e3o de texto, an\u00e1lise de sentimentos, resposta a perguntas e muito mais \u00e0s suas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Factors_to_Consider_When_Choosing_an_LLM_API\"><\/span><strong>Factores a considerar na escolha de um LLM API<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p><strong><u>Ao escolher uma API LLM para a sua pilha, h\u00e1 v\u00e1rios factores a considerar:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Desempenho e precis\u00e3o:<\/strong> Certifique-se de que a API pode lidar com o seu volume de trabalho e fornecer resultados fi\u00e1veis.<\/p><\/li><li><p><strong>Personaliza\u00e7\u00e3o e flexibilidade:<\/strong> Pense se precisa de afinar o modelo para o seu caso de utiliza\u00e7\u00e3o espec\u00edfico ou de o integrar noutros componentes da sua pilha.<\/p><\/li><li><p><strong>Escalabilidade:<\/strong> Se prev\u00ea grandes volumes de pedidos, certifique-se de que a API pode ser dimensionada em conformidade.<\/p><\/li><li><p><strong>Apoio e comunidade:<\/strong> Avalie o n\u00edvel de apoio e a dimens\u00e3o da comunidade em torno da API, uma vez que isso pode afetar a viabilidade a longo prazo da sua aplica\u00e7\u00e3o.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Para fazer uso efetivo de uma API LLM, \u00e9 importante entender seus principais componentes e capacidades. No centro da maioria das APIs LLM est\u00e3o redes neurais profundas, normalmente baseadas em arquitecturas de transformadores, que s\u00e3o treinadas em grandes quantidades de dados de texto. Estes modelos s\u00e3o acedidos atrav\u00e9s de uma interface API, que trata de tarefas como a autentica\u00e7\u00e3o, o encaminhamento de pedidos e a formata\u00e7\u00e3o de respostas. As APIs LLM tamb\u00e9m costumam incluir componentes adicionais para processamento de dados, como tokeniza\u00e7\u00e3o e normaliza\u00e7\u00e3o, bem como ferramentas para ajuste fino e personaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n<p>Ao integrar uma API LLM \u00e0 sua pilha de aplicativos, \u00e9 importante considerar fatores como privacidade e seguran\u00e7a de dados. Dependendo do seu caso de uso, pode ser necess\u00e1rio garantir que dados confidenciais n\u00e3o sejam enviados ao provedor de API ou usados para treinamento de modelos. Tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio avaliar cuidadosamente a estrutura de custos da API, pois os pre\u00e7os baseados no uso podem aumentar rapidamente para aplicativos de alto volume.<\/p>\n\n\n<p>Apesar destes desafios, os benef\u00edcios da utiliza\u00e7\u00e3o de uma API LLM s\u00e3o claros. Ao fornecer uma forma simples e flex\u00edvel de integrar capacidades lingu\u00edsticas avan\u00e7adas nas suas aplica\u00e7\u00f5es, as APIs LLM podem ajud\u00e1-lo a criar software mais envolvente, inteligente e f\u00e1cil de utilizar. Quer esteja a construir um chatbot, uma ferramenta de cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fados ou um sistema de gest\u00e3o de conhecimentos, uma API LLM \u00e9 uma adi\u00e7\u00e3o crucial \u00e0 sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es empresariais.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LangChain\"><\/span><strong>LangChain<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Depois de selecionar uma API LLM para a sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM, o pr\u00f3ximo componente a considerar \u00e9 <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.langchain.com\/\">LangChain<\/a>. LangChain \u00e9 uma estrutura poderosa projetada para simplificar o processo de constru\u00e7\u00e3o de aplicativos em cima de grandes modelos de linguagem. Ele fornece uma interface padronizada para interagir com v\u00e1rias APIs LLM, facilitando a integra\u00e7\u00e3o delas na sua pilha de tecnologia LLM.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o do LangChain \u00e9 a sua arquitetura modular. A LangChain \u00e9 composta por v\u00e1rios componentes, como prompts, cadeias, agentes e mem\u00f3ria, que podem ser combinados para criar fluxos de trabalho complexos. Esta modularidade permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es que podem lidar com uma vasta gama de tarefas, desde a simples resposta a perguntas at\u00e9 casos de utiliza\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ados, como a gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fados e a an\u00e1lise de dados, permitindo a intera\u00e7\u00e3o em linguagem natural com os dados espec\u00edficos do seu dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-diagram-1.png\" alt=\"Estrutura LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LangChains_Various_Tools_and_Support\"><\/span><strong>V\u00e1rias ferramentas e suporte do LangChain<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>A LangChain tamb\u00e9m fornece uma variedade de ferramentas e utilit\u00e1rios que simplificam o trabalho com LLMs. Por exemplo, oferece ferramentas para trabalhar com embeddings, que s\u00e3o representa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas de texto usadas para tarefas como pesquisa sem\u00e2ntica e agrupamento. Al\u00e9m disso, o LangChain inclui utilit\u00e1rios para gerir prompts, que s\u00e3o as cadeias de entrada utilizadas para orientar o comportamento dos modelos de linguagem.<\/p>\n\n\n<p>Outra carater\u00edstica crucial do LangChain \u00e9 o seu suporte para bases de dados vectoriais. Ao integrar-se com bases de dados vectoriais como a Chroma (que \u00e9 a que usamos), a LangChain permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es que podem armazenar e recuperar eficientemente grandes quantidades de dados. Esta integra\u00e7\u00e3o permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es de conhecimento intensivo que podem recorrer a uma vasta gama de fontes de informa\u00e7\u00e3o, melhorando a recupera\u00e7\u00e3o de dados contextuais para a sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM.<\/p>\n\n\n<p>A LangChain tamb\u00e9m possui uma comunidade ativa de programadores e utilizadores que contribuem para o seu desenvolvimento cont\u00ednuo. Esta comunidade oferece uma grande quantidade de recursos, incluindo documenta\u00e7\u00e3o, tutoriais e componentes pr\u00e9-constru\u00eddos que podem acelerar o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es com LLM. Al\u00e9m disso, o LangChain \u00e9 compat\u00edvel com modelos de c\u00f3digo aberto, tornando-o uma ferramenta vers\u00e1til para sua pilha de tecnologia LLM.<\/p>\n\n\n<p>A LangChain \u00e9 um componente vital de qualquer <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/4-casos-de-utilizacao-de-gll-empresarial-com-o-melhor-roi\/\">empresa LLM<\/a> pilha de aplica\u00e7\u00f5es. O seu design modular, ferramentas poderosas e comunidade ativa fazem dela uma ferramenta indispens\u00e1vel para a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es sofisticadas baseadas em linguagem. Ao utilizar a LangChain em conjunto com uma API LLM e outros componentes, como bases de dados vectoriais, pode criar aplica\u00e7\u00f5es empresariais que compreendem e geram linguagem humana com uma precis\u00e3o e flu\u00eancia inigual\u00e1veis, permitindo uma intera\u00e7\u00e3o perfeita em linguagem natural com os seus dados privados e informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas do dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_Vector_Database_Like_Chroma\"><\/span>Uma base de dados vetorial como Chroma<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Para al\u00e9m de uma API LLM e LangChain, outro componente essencial da sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM \u00e9 uma base de dados vetorial. As bases de dados vectoriais s\u00e3o armazenamentos de dados especializados optimizados para armazenar e pesquisar vectores de alta dimens\u00e3o, tais como embeddings gerados por grandes modelos de linguagem. Ao integrar uma base de dados vetorial na sua pilha de tecnologia LLM, pode permitir a recupera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e eficiente de dados relevantes com base na semelhan\u00e7a sem\u00e2ntica.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.trychroma.com\/\">Croma<\/a> \u00e9 uma escolha popular de c\u00f3digo aberto para um banco de dados vetorial em pilhas de aplicativos LLM, e n\u00f3s o usamos aqui no Skim AI. Ele foi projetado para funcionar perfeitamente com o LangChain e outros componentes da sua pilha, fornecendo uma solu\u00e7\u00e3o robusta e escal\u00e1vel para armazenar e recuperar embeddings.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o do Chroma \u00e9 a sua capacidade de tratar eficientemente grandes volumes de dados. O Chroma utiliza t\u00e9cnicas de indexa\u00e7\u00e3o avan\u00e7adas para permitir uma pesquisa r\u00e1pida por semelhan\u00e7a, mesmo em conjuntos de dados maci\u00e7os. Isto torna-o uma escolha ideal para aplica\u00e7\u00f5es que necessitam de armazenar e pesquisar grandes quantidades de dados textuais, tais como reposit\u00f3rios de documentos, bases de conhecimento e sistemas de gest\u00e3o de conte\u00fados.<\/p>\n\n\n<p>Outra vantagem do Chroma \u00e9 a sua flexibilidade e facilidade de utiliza\u00e7\u00e3o. O Chroma fornece uma API simples e intuitiva para armazenar e recuperar embeddings, facilitando a integra\u00e7\u00e3o na sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM. Tamb\u00e9m suporta v\u00e1rias m\u00e9tricas de semelhan\u00e7a, como a semelhan\u00e7a de cosseno e a dist\u00e2ncia euclidiana, permitindo-lhe escolher a m\u00e9trica mais adequada para o seu caso de utiliza\u00e7\u00e3o espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n<p>O Chroma tamb\u00e9m oferece funcionalidades avan\u00e7adas, como filtragem e suporte de metadados. Pode armazenar metadados adicionais juntamente com as suas incorpora\u00e7\u00f5es, tais como IDs de documentos, carimbos de data\/hora ou atributos personalizados. Estes metadados podem ser utilizados para filtrar os resultados da pesquisa, permitindo uma recupera\u00e7\u00e3o mais precisa e direccionada dos dados contextuais.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/chroma-diagram.png\" alt=\"Base de dados vetorial croma\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Integrating_Chroma_Into_Your_Enterprise_LLM_Stack\"><\/span><strong>Integra\u00e7\u00e3o do Chroma na pilha LLM da sua empresa<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>A integra\u00e7\u00e3o do Chroma na sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM \u00e9 simples, gra\u00e7as \u00e0 sua compatibilidade com o LangChain e outras ferramentas e estruturas populares. O LangChain fornece suporte integrado para o Chroma, facilitando o armazenamento e a recupera\u00e7\u00e3o de embeddings gerados pelos seus modelos de linguagem. Esta integra\u00e7\u00e3o permite-lhe criar poderosos mecanismos de recupera\u00e7\u00e3o que podem rapidamente fazer emergir informa\u00e7\u00f5es relevantes com base na intera\u00e7\u00e3o com a linguagem natural.<\/p>\n\n\n<p>A utiliza\u00e7\u00e3o de uma base de dados vetorial como a Chroma em conjunto com LLMs abre novas possibilidades para a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es inteligentes e sens\u00edveis ao contexto. Tirando partido do poder dos embeddings e da pesquisa por semelhan\u00e7a, \u00e9 poss\u00edvel criar aplica\u00e7\u00f5es capazes de compreender e responder \u00e0s consultas dos utilizadores com uma precis\u00e3o e relev\u00e2ncia sem precedentes. Isto \u00e9 particularmente valioso para dom\u00ednios como o apoio ao cliente, a recomenda\u00e7\u00e3o de conte\u00fados e a gest\u00e3o de conhecimentos, em que \u00e9 fundamental apresentar a informa\u00e7\u00e3o certa no momento certo.<\/p>\n\n\n<p>Quando combinado com o LangChain e uma API LLM, o Chroma constitui uma base poderosa para a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es inteligentes e orientadas para os dados que podem transformar a forma como interagimos com dados empresariais e informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas do dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"crewAI_for_Multi-Agent_Systems\"><\/span>crewAI para sistemas multiagentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.crewai.com\/\">tripula\u00e7\u00e3oAI<\/a> \u00e9 outra ferramenta poderosa que pode ser adicionada \u00e0 sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM para melhorar as capacidades das suas aplica\u00e7\u00f5es. crewAI \u00e9 uma estrutura que permite criar sistemas multi-agentes, onde v\u00e1rios agentes de IA trabalham em conjunto para realizar tarefas complexas. Ao integrar o crewAI na sua pilha, pode criar aplica\u00e7\u00f5es que podem lidar com fluxos de trabalho e processos de tomada de decis\u00e3o mais sofisticados, melhorando ainda mais as capacidades de intera\u00e7\u00e3o de linguagem natural da sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM empresariais.<\/p>\n\n\n<p>Na sua ess\u00eancia, o crewAI foi concebido para facilitar a colabora\u00e7\u00e3o entre v\u00e1rios agentes de IA, cada um com a sua fun\u00e7\u00e3o e conhecimentos espec\u00edficos. Estes agentes podem comunicar e coordenar-se entre si para dividir problemas complexos em subtarefas mais pequenas e mais f\u00e1ceis de gerir. Esta abordagem permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es que podem enfrentar uma vasta gama de desafios do mundo real, desde o apoio ao cliente e a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fados at\u00e9 \u00e0 an\u00e1lise de dados e ao apoio \u00e0 decis\u00e3o, tudo isto tirando partido do poder dos grandes modelos lingu\u00edsticos.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/f7ddf0ae-3306-4fb6-83a8-c1c29ed2b61a.png\" alt=\"Criar um agente de IA\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Leveraging_the_Power_of_Specialization\"><\/span><strong>Aproveitar o poder da especializa\u00e7\u00e3o<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o da crewAI na sua pilha de tecnologia LLM \u00e9 a sua capacidade de alavancar o poder da especializa\u00e7\u00e3o. Ao atribuir fun\u00e7\u00f5es e tarefas espec\u00edficas a diferentes agentes, pode criar um sistema que \u00e9 mais eficiente e eficaz do que um modelo de IA \u00fanico e monol\u00edtico. Cada agente pode ser treinado e optimizado para a sua tarefa espec\u00edfica, o que lhe permite ter um desempenho superior ao de um modelo de uso geral e permite uma recupera\u00e7\u00e3o mais direccionada dos dados contextuais dos conjuntos de dados espec\u00edficos do seu dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<p>O crewAI tamb\u00e9m fornece uma arquitetura flex\u00edvel e extens\u00edvel que permite integrar facilmente diferentes tipos de agentes no seu sistema. Isso inclui agentes baseados em modelos de linguagem, bem como agentes que usam outras t\u00e9cnicas de IA, como vis\u00e3o computacional, reconhecimento de fala ou aprendizado por refor\u00e7o. Ao combinar estes diferentes tipos de agentes, pode criar aplica\u00e7\u00f5es que podem perceber, compreender e interagir com o mundo de formas mais naturais e intuitivas, melhorando ainda mais as capacidades de intera\u00e7\u00e3o de linguagem natural da sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM.<\/p>\n\n\n<p>A integra\u00e7\u00e3o do crewAI \u00e0 sua pilha de aplicativos LLM \u00e9 facilitada por sua compatibilidade com outras ferramentas e estruturas populares, como LangChain e bancos de dados vetoriais. Isso permite criar fluxos de trabalho de ponta a ponta que podem lidar com tarefas desde a ingest\u00e3o e o processamento de dados at\u00e9 a intera\u00e7\u00e3o de linguagem natural e a tomada de decis\u00f5es, tudo isso aproveitando o poder de modelos e estruturas de c\u00f3digo aberto.<\/p>\n\n\n<p>A utiliza\u00e7\u00e3o da crewAI em combina\u00e7\u00e3o com outros componentes da sua pilha de tecnologia LLM pode ajud\u00e1-lo a desbloquear novas possibilidades para a cria\u00e7\u00e3o de sistemas inteligentes e multiagentes que podem lidar com tarefas complexas do mundo real. Ao tirar partido do poder da especializa\u00e7\u00e3o e da colabora\u00e7\u00e3o, pode criar aplica\u00e7\u00f5es mais eficientes, eficazes e f\u00e1ceis de utilizar do que as abordagens tradicionais de modelo \u00fanico.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unlocking_the_Power_of_LLMs_with_the_Right_Application_Stack\"><\/span>Libertar o poder dos LLMs com a pilha de aplica\u00e7\u00f5es correcta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>A cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es inteligentes e sens\u00edveis ao contexto que aproveitam o poder de grandes modelos de linguagem requer uma pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM bem concebida. Ao combinar ferramentas poderosas como APIs LLM, LangChain, bancos de dados vetoriais como Chroma e estruturas multiagentes como crewAI, \u00e9 poss\u00edvel criar fluxos de trabalho incrivelmente poderosos e valiosos.<\/p>\n\n\n<p>Esta pilha permite-lhe integrar perfeitamente dados espec\u00edficos de um dom\u00ednio, permitir a recupera\u00e7\u00e3o eficiente de informa\u00e7\u00f5es contextuais e criar fluxos de trabalho sofisticados que podem enfrentar desafios complexos do mundo real. Ao tirar partido do poder destas ferramentas e estruturas, pode ultrapassar os limites do que \u00e9 poss\u00edvel com aplica\u00e7\u00f5es de IA baseadas em linguagem e criar sistemas verdadeiramente inteligentes que podem transformar a forma como a sua empresa interage com os dados e a tecnologia.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Large language models (LLMs) have emerged as a key to building intelligent enterprise applications. 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