What is LangChain?

Inovações com Lang Chain

Visão Geral da Seção: Nesta seção, será abordada a inovação trazida pelo Lang Chain como um framework de orquestração para o desenvolvimento de aplicativos que utilizam grandes modelos de linguagem.

Componentes do Lang Chain

• Lang Chain é um framework de orquestração open-source disponível em bibliotecas Python e JavaScript, oferecendo uma interface genérica para diversos modelos de linguagem.

• Ao simplificar a programação de aplicativos com modelos de linguagem, o Lang Chain utiliza abstrações para representar etapas e conceitos comuns necessários para trabalhar com esses modelos, reduzindo a quantidade de código necessária.

• O módulo llm do Lang Chain permite a utilização de praticamente qualquer modelo de linguagem, fornecendo uma interface padrão para todos os modelos. Além disso, o uso de prompts facilita a composição das instruções dadas aos modelos.

Utilização e Funcionalidades Adicionais

• Os prompts no Lang Chain são instruções fornecidas aos grandes modelos de linguagem e podem incluir restrições ou exemplos para orientar as respostas dos modelos.

• As chains são elementos centrais nos fluxos de trabalho do Lang Chain, combinando llms com outros componentes para criar aplicações por meio da execução sequencial de funções.

• Para acessar fontes externas específicas durante tarefas complexas, o Lang Chain utiliza índices que referenciam documentos importantes fora do conjunto original do modelo.

Ferramentas Complementares

• Os document loaders permitem importar dados externos em formatos variados, enquanto os text splitters dividem textos em partes significativas semanticamente.

• Os bancos de dados vetoriais representam pontos de dados por meio de embeddings vetoriais eficientes. Essa estrutura é ideal para armazenamento e recuperação eficaz das informações.

Aplicações Práticas do Lang Chain

Visão Geral da Seção: Nesta parte serão explorados casos práticos da aplicação do Lang Chain em cenários como chatbots, sumarizações e question answering.

Casos Práticos

Transcrição: 416s

Visão Geral da Seção: Nesta parte, é discutido o uso de conjuntos de dados de treinamento e a geração de dados sintéticos por meio do LLM (Large Language Model) para aplicação em aprendizado de máquina.

Conjuntos de Dados e Data Augmentation

• O conjunto de dados de treinamento pode ser expandido usando o LLM para gerar dados sintéticos.

• O LLM é treinado para criar amostras adicionais que se assemelham aos pontos reais do conjunto de dados.

• Agentes virtuais integrados com fluxos de trabalho corretos podem utilizar o LLM para essa finalidade.

Transcrição: 445s

Visão Geral da Seção: Neste trecho, são abordadas questões relacionadas à automação autônoma das próximas etapas por agentes virtuais e a utilização do RPA (Robotic Process Automation).

Automação Autônoma e RPA

• Os agentes virtuais podem determinar autonomamente os próximos passos e executar ações necessárias utilizando o RPA.

• Lang Chain é uma ferramenta open source gratuita para esse fim.