Como criar uma IA com Python: guia prático com LangChain e OpenAI

Se você já se perguntou como criar uma IA com Python, saiba que não é necessário desenvolver um modelo do zero para obter soluções eficientes. Com a popularização de modelos robustos como o ChatGPT, muitas empresas optam por personalizar IAs já treinadas, tornando o processo mais ágil e acessível.

Neste artigo, exploramos os desafios de desenvolver uma IA do zero e mostramos como ferramentas como o LangChain podem ser usadas para adaptar modelos existentes às suas necessidades, economizando tempo e recursos.

Por que Python é a melhor linguaguem para criar IA?

Python se consolidou como a principal linguagem para desenvolver IA por diversos motivos:

• Sintaxe simples e intuitiva: a legibilidade do código em Python facilita tanto o aprendizado para iniciantes quanto a manutenção por desenvolvedores experientes;
• Rico ecossistema de bibliotecas: ferramentas como TensorFlow, Keras, PyTorch e Scikit-learn permitem que você implemente modelos complexos sem precisar desenvolver algoritmos do zero. Essas bibliotecas já oferecem a base necessária para construir, treinar e ajustar modelos de IA;
• Oportunidades no mercado: desde chatbots e assistentes virtuais até sistemas de recomendação e automação de tarefas, a demanda por soluções inteligentes cresce a cada dia – e Python está no centro dessa transformação.

Qualquer um pode criar IA?

Se antes era necessário conhecimento avançado para desenvolver inteligência artificial, hoje qualquer pessoa pode criar uma IA sem precisar entender modelos complexos. Com a popularização do ChatGPT e outras ferramentas, a acessibilidade aumentou, permitindo que até iniciantes integrem IAs em seus projetos rapidamente.

Quer entender como isso é possível? No vídeo abaixo, o Professor Rodrigo Tadewald explica como as redes neurais evoluíram e como você pode aproveitar essa revolução para criar sua própria IA. Assista e descubra!

Desafios de criar uma IA do zero: tempo, custo e complexidade

Embora a ideia de criar uma IA totalmente personalizada seja tentadora, essa abordagem vem acompanhada de desafios e requisitos significativos.

Complexidade técnica

Desenvolver uma IA do zero exige profundo conhecimento em machine learning, engenharia de dados e estatística. Você precisará lidar com a coleta e preparação de grandes volumes de dados, definir algoritmos e ajustar hiperparâmetros, além de implementar métodos para evitar problemas como overfitting e underfitting.

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Engenheiro de dados, cientista de dados e analista de dados: qual é a diferença?

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Investimento de tempo e recursos

O processo completo – da concepção ao treinamento e à implantação – pode levar meses ou até anos. Além disso, há a necessidade de investir em infraestrutura robusta (como GPUs e servidores) e em equipes altamente qualificadas.

Para entender melhor os requisitos mínimos e avançados para rodar IAs, confira os vídeos abaixo:

Melhor configuração para um PC rodar IAs

Nosso setup para pesquisa e desenvolvimento de IAs

Manutenção e atualizações contínuas

Uma IA desenvolvida do zero precisa ser constantemente monitorada e retreinada para se manter eficiente diante de novas informações e mudanças no ambiente de dados. Isso gera custos contínuos e exige um esforço constante de manutenção.

Ainda assim, se esse for seu desejo, aqui na Asimov Academy temos a Trilha Data Science & Machine Learning. Nessa formação, você conhecerá os principais conceitos e técnicas aplicados na área, tais como: armazenar, tratar e apresentar conjuntos de dados gigantes, dominar os conhecimentos de matemática e estatística essenciais para a área e aplicar as mais avançadas técnicas de machine learning para criar modelos robustos e poderosos.

Trilha recomendada

Data Science & Machine Learning

Como personalizar uma IA pronta com LangChain: economize tempo e recursos

Em vez de começar do zero, uma abordagem muito mais prática e econômica é personalizar uma solução já pronta. Por exemplo, ferramentas como o LangChain permitem que você utilize modelos de linguagem pré-treinados – como o ChatGPT, DeepSeek, Claude, entre outros – e, assim, os adapte às necessidades específicas do seu negócio.

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Aplicações de IA com LangChain

Além disso, essa estratégia não apenas acelera o processo, mas também reduz significativamente os custos envolvidos.

Veja suas principais vantagens:

Agilidade no desenvolvimento

Consequentemente, você pode ter uma solução funcional em questão de dias, e não meses. Isso ocorre porque os modelos pré-treinados já possuem um entendimento robusto de linguagem natural, o que permite que sejam ajustados facilmente com regras e prompts específicos para o seu caso de uso.

Portanto, em vez de gastar tempo desenvolvendo algoritmos complexos, você pode focar na customização para atingir exatamente os resultados desejados.

Redução de custos

Além disso, ao evitar a criação de uma IA do zero, você diminui os gastos com infraestrutura, coleta e processamento de dados e ainda elimina a necessidade de manter uma equipe dedicada exclusivamente ao treinamento e ajuste do modelo. Dessa forma, você não só economiza recursos financeiros, mas também otimiza o tempo e a energia investidos no projeto.

Foco na personalização e integração

Ademais, utilizando o LangChain, é possível integrar diferentes funcionalidades de maneira eficaz. Por exemplo, você pode combinar um chatbot com uma calculadora ou até mesmo incorporar um módulo de análise de sentimentos.

Dessa forma, o comportamento da IA é adaptado conforme a necessidade do seu projeto, possibilitando uma experiência mais customizada e alinhada com os objetivos específicos do seu negócio.

Suporte e escalabilidade

Finalmente, vale destacar que soluções já consolidadas contam com comunidades ativas e suporte contínuo. Assim, a resolução de problemas e a implementação de novas funcionalidades se tornam tarefas mais simples à medida que o projeto evolui.

Em outras palavras, você pode contar com atualizações regulares e com o conhecimento compartilhado pela comunidade, o que torna a escalabilidade da solução mais viável e segura.

Exemplo prático: IA com Python e LangChain

Imagine ter uma assistente pessoal para sua empresa que fornece respostas precisas extraídas diretamente de um arquivo PDF. Com essa abordagem, você não precisa criar um sistema de treinamento e interação do zero. Nossa solução utiliza técnicas avançadas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para combinar a recuperação de informações de documentos com a geração de respostas por meio de um modelo de linguagem da OpenAI.

Por que utilizar RAG?

• Escalabilidade: adapte a solução para diferentes fontes de dados e volumes de informação.
• Precisão e contextualização: a técnica RAG permite que o sistema recupere os trechos mais relevantes do seu PDF e gere respostas contextualizadas.
• Economia de tempo: evite o custo e a complexidade de treinar um modelo do zero.

Nosso exemplo

Neste exemplo, começamos pelas instalações, nas quais as bibliotecas essenciais são instaladas via pip.

# Instale as bibliotecas necessárias (execute no terminal)
pip install langchain huggingface_hub pypdf torch transformers

Em seguida, passamos para as importações, onde trazemos os módulos necessários para carregar PDFs, criar embeddings com a API do OpenAI, utilizar o FAISS para indexação dos vetores e configurar a cadeia de RetrievalQA.

# Importações necessárias
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

A lógica do código inicia com o carregamento do arquivo PDF utilizando o PyPDFLoader, que divide o documento em páginas ou seções menores, facilitando o processamento e a criação dos embeddings. Cada página do PDF é convertida em um vetor semântico por meio do OpenAIEmbeddings, e esses vetores são organizados e indexados com o FAISS, formando assim uma base de conhecimento que possibilita a recuperação eficiente dos trechos mais relevantes.

loader = PyPDFLoader(r"C:\Users\User\Agendamentos\Agendamentos_Semana03.PDF")
pages = loader.load_and_split()

Em seguida, a assistente virtual é configurada utilizando a abordagem de RAG. Para isso, é criado um modelo de linguagem com parâmetros ajustados (como temperature para regular a criatividade e max_tokens para limitar a resposta), e o método ‘map_reduce’ é adotado para evitar que o prompt ultrapasse o limite de tokens permitido. O retriever é configurado para retornar apenas os três documentos mais relevantes, garantindo respostas mais precisas e focadas.

assistente = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(
        openai_api_key=CHAVE_API_OPENAI,
        temperature=0.3,
        max_tokens=200
    ),
    chain_type="map_reduce",
    retriever=database.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
)

Por fim, o código implementa um loop interativo, onde o usuário pode fazer perguntas sobre o documento e receber respostas com base no conteúdo do PDF. Ao digitar “sair”, o loop é encerrado, finalizando a interação. Essa abordagem integra de forma inteligente a recuperação de informações e a geração de respostas contextuais, proporcionando uma solução robusta e escalável para consultas em documentos PDF.

print("Assistente: Olá! Sou sua assistente. Me diga como posso te ajudar ou digite 'sair'.")
while True:
    pergunta = input("\nVocê: ")
    if pergunta.lower() == "sair":
        print("Assistente: Até mais! 👋")
        break
    resposta = assistente.invoke({"query": pergunta})
    print(f"\nAssistente: {resposta['result']}")

Código completo: implementação prática com LangChain e RAG

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

# 1. Configure sua chave da OpenAI aqui
CHAVE_API_OPENAI = "SUA_CHAVE_AQUI"

# 2. Carregar o PDF
loader = PyPDFLoader("CAMINHO_DO_SEU_ARQUIVO_PDF")
pages = loader.load_and_split()

# 3. Criar base de conhecimento
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=CHAVE_API_OPENAI)
database = FAISS.from_documents(pages, embeddings)

# 4. Configurar IA com otimizações
assistente = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(
        openai_api_key=CHAVE_API_OPENAI,
        temperature=0.3,
        max_tokens=200  # Limita o tamanho da resposta para evitar erro 400
    ),
    chain_type="map_reduce",  # Usa 'map_reduce' para evitar excesso de tokens no prompt
    retriever=database.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})  # Retorna apenas os 3 documentos mais relevantes
)

# 5. Interação
print("Assistente: Olá! Sou sua assistente. Me diga como posso te ajudar ou digite 'sair'.")
while True:
    pergunta = input("\nVocê: ")
    if pergunta.lower() == "sair":
        print("Assistente: Até mais! 👋")
        break
    resposta = assistente.invoke({"query": pergunta})
    print(f"\nAssistente: {resposta['result']}")

A inteligência artificial está revolucionando a forma como interagimos com dados e informações, oferecendo respostas precisas e experiências interativas que transformam negócios. A IA moderna possibilita o desenvolvimento de soluções poderosas, capazes de melhorar processos e otimizar recursos. No entanto, não é necessário programar uma IA completamente do zero. Este projeto comprova que personalizar ferramentas consolidadas – como LangChain, FAISS e a API do OpenAI – pode ser a estratégia ideal para transformar um simples documento PDF em uma base de conhecimento interativa e robusta.

Utilizando técnicas avançadas de RAG e processamento de linguagem natural, a solução extrai e processa informações relevantes de forma precisa e contextualizada. Essa abordagem não apenas reduz o tempo e o investimento necessários para implementar a tecnologia, mas também se adapta a diversos cenários empresariais, desde o atendimento ao cliente até o suporte técnico. A personalização e a reutilização de ferramentas existentes podem, assim, ser a chave para alcançar inovações surpreendentes sem a necessidade de desenvolver um sistema completo do zero.

Abaixo, veja um exemplo de execução do projeto:

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