Como Utilizar a API do Anthropic com LangChain

Ao começar sua jornada no mundo da Inteligência Artificial, você provavelmente já ouviu falar sobre a API do Anthropic e o LangChain. Ambas são ferramentas poderosas que podem facilitar muito o desenvolvimento de aplicações de IA. Neste artigo, vamos explorar como utilizar a API do Anthropic com o LangChain, desde a configuração inicial até funcionalidades avançadas. Vamos lá!

Introdução

O que é a API do Anthropic?

A API do Anthropic é uma interface que permite aos desenvolvedores acessar os modelos de IA desenvolvidos pela Anthropic, uma empresa focada em segurança e pesquisa em IA. O modelo mais conhecido da Anthropic é o Claude, que é utilizado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

O que é o LangChain?

LangChain é uma biblioteca que facilita a integração de modelos de linguagem em aplicações Python. Ela oferece uma série de ferramentas e componentes que tornam mais simples a utilização de modelos de IA, como o Claude, em diferentes contextos.

Por que usar a API do Anthropic com LangChain?

Utilizar a API do Anthropic com LangChain oferece uma série de vantagens significativas para desenvolvedores que buscam criar aplicações de IA robustas e eficientes. O LangChain é um framework que padroniza a interação com diversos modelos de linguagem, facilitando a integração e a troca entre diferentes APIs, como a do Anthropic. Isso permite que você aproveite as capacidades avançadas dos modelos Claude da Anthropic, como geração de texto e funcionalidades de visão, de maneira simplificada e eficiente. Além disso, o LangChain oferece abstrações poderosas que tornam o desenvolvimento de aplicações complexas mais intuitivo, permitindo que você se concentre mais na lógica de negócios e menos nos detalhes técnicos.

Configuração Inicial

Como instalar o LangChain e a integração com Anthropic

Para começar, você precisa instalar o pacote langchain-anthropic. Você pode fazer isso utilizando o pip:

pip install -U langchain-anthropic

Como obter a chave da API do Anthropic

Para utilizar a API do Anthropic, você precisará de uma chave de API. Você pode obter essa chave registrando-se no site da Anthropic e seguindo as instruções para gerar uma chave de API.

Configurando variáveis de ambiente

Depois de obter sua chave de API, você precisará configurá-la como uma variável de ambiente. Isso pode ser feito da seguinte maneira:

import os
from getpass import getpass

os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass("Enter your Anthropic API key: ")

Utilizando Modelos de Chat com LangChain

O que são modelos de chat?

Modelos de chat são modelos de IA treinados para interagir com usuários em linguagem natural. Eles podem ser utilizados para uma variedade de aplicações, desde assistentes virtuais até sistemas de suporte ao cliente.

Exemplo de uso do ChatAnthropic

Vamos ver um exemplo de como utilizar o ChatAnthropic com o LangChain:

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229')
response = model.invoke("Olá, como você está?")
print(response)

Neste exemplo, criamos uma instância do ChatAnthropic utilizando o modelo claude-3-opus-20240229 e enviamos uma mensagem simples para o modelo. A resposta do modelo é então impressa.

Configurações e parâmetros do ChatAnthropic

O ChatAnthropic permite ajustar vários parâmetros, como a temperatura, que controla a aleatoriedade das respostas. Aqui está um exemplo de como ajustar a temperatura:

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229', temperature=0.7)
response = model.invoke("Conte-me uma piada.")
print(response)

Geração de Texto com LangChain e Anthropic

Como gerar texto com o modelo Claude

A geração de texto é uma das funcionalidades mais poderosas dos modelos de IA. Com o LangChain e o modelo Claude, você pode gerar texto de maneira simples e eficiente.

Exemplos práticos de geração de texto

Vamos ver um exemplo prático de geração de texto:

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229')
prompt = "Escreva uma história sobre um dragão e um cavaleiro."
response = model.invoke(prompt)
print(response)

Ajustando a temperatura e outros parâmetros

Além da temperatura, você pode ajustar outros parâmetros para controlar a geração de texto. Aqui está um exemplo:

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229', temperature=0.5, max_tokens=150)
prompt = "Descreva um pôr do sol na praia."
response = model.invoke(prompt)
print(response)

Utilizando Funcionalidades de Vision com LangChain e Anthropic

Introdução às funcionalidades de vision

Os modelos da Anthropic também suportam funcionalidades de visão, permitindo o processamento de imagens juntamente com texto.

Como enviar imagens para o modelo Claude

Você pode enviar imagens para o modelo Claude utilizando URLs de imagens. Aqui está um exemplo:

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.messages import HumanMessage

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229')
messages = [
    HumanMessage(
        content=[
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "URL_DA_IMAGEM"}},
            {"type": "text", "text": "O que esta imagem representa?"}
        ]
    )
]
response = model.invoke(messages)
print(response)

Exemplos práticos de uso de vision

Vamos ver um exemplo prático de como utilizar a funcionalidade de visão:

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.messages import HumanMessage

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229')
messages = [
    HumanMessage(
        content=[
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.png"}},
            {"type": "text", "text": "Descreva esta imagem."}
        ]
    )
]
response = model.invoke(messages)
print(response)

Funcionalidades Avançadas

Uso de ferramentas e chamadas de ferramentas (tool-calling)

O LangChain permite a utilização de ferramentas e chamadas de ferramentas para realizar tarefas específicas. Isso é extremamente útil para construir cadeias de ferramentas e agentes.

Como forçar chamadas de ferramentas específicas

Você pode forçar o modelo a chamar ferramentas específicas utilizando o método bind_tools. Aqui está um exemplo:

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class GetWeather(BaseModel):
    location: str = Field(..., description="A cidade e estado, e.g., San Francisco, CA")

model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229')
model_with_tools = model.bind_tools([GetWeather], tool_choice="GetWeather")
response = model_with_tools.invoke("Qual é o clima em San Francisco?")
print(response)

Parsing de chamadas de ferramentas

Você pode utilizar o ToolsOutputParser para analisar as chamadas de ferramentas a partir de uma mensagem de IA:

from langchain_anthropic.output_parsers import ToolsOutputParser

parser = ToolsOutputParser(pydantic_schemas=[GetWeather])
chain = model_with_tools | parser
response = chain.invoke("Qual é o clima em NYC, LA, SF e Cleveland?")
print(response)

Conclusão

Neste artigo, exploramos como utilizar a API do Anthropic com o LangChain, desde a configuração inicial até funcionalidades avançadas. Vimos como instalar e configurar as ferramentas, utilizar modelos de chat, gerar texto, processar imagens e utilizar chamadas de ferramentas. Essas habilidades são fundamentais para desenvolver aplicações de IA mais sofisticadas e eficientes.

Se você quiser continuar aprendendo sobre IA e LangChain, recomendamos explorar a documentação oficial e experimentar com diferentes modelos e configurações. Boa sorte em sua jornada no mundo da Inteligência Artificial!

Referências

• Anthropic | LangChain
• ChatAnthropic | LangChain