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Criando uma aplicação para conversar com seus dados com Langchain

Avatar de Luiza Cherobini Pereira Luiza Cherobini Pereira
4 minutos de leitura 4 meses atrás

Você já imaginou poder conversar com seus dados de forma intuitiva e eficiente? Com o Langchain, isso é possível! Neste post, vamos explorar como conversar com seus dados com Langchain, um framework poderoso que facilita a criação de aplicações de Inteligência Artificial (IA) utilizando modelos de linguagem. Se você é um iniciante em IA, este guia é perfeito para você. Vamos lá!

conversa com dados

O que é Langchain?

Antes de aprendermos como conversar com seus dados com Langchain, é importante entender o que é esse framework. Langchain é uma biblioteca que facilita a criação de aplicações de IA, especialmente aquelas que utilizam modelos de linguagem grandes (LLMs). Ele oferece uma estrutura padronizada para interagir com diversos modelos de linguagem, como os da OpenAI, Hugging Face, entre outros.

Por que usar Langchain?

Langchain simplifica o processo de desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo que você crie soluções robustas com menos linhas de código. Ele oferece diversas ferramentas e abstrações que tornam o desenvolvimento mais acessível, mesmo para quem está começando na área de IA.

Como conversar com seus dados com Langchain

Agora que você já sabe o que é Langchain, vamos explorar como utilizá-lo para conversar com seus dados. A seguir, vamos passar por alguns conceitos e exemplos práticos que ajudarão você a entender melhor como essa biblioteca funciona.

1. Configurando o ambiente

Para começar, você precisa instalar o Langchain e suas dependências. Você pode fazer isso utilizando o pip:

pip install langchain
Testar

2. Importando os modelos de linguagem

O primeiro passo para conversar com seus dados é importar os modelos de linguagem que você vai utilizar. No exemplo abaixo, vamos usar o modelo da OpenAI:

from langchain.llms import OpenAI

# Inicializando o modelo de linguagem
llm = OpenAI(api_key='sua_api_key')
Testar

3. Criando uma Chain

Uma Chain (cadeia) é uma sequência de prompts que são processados pelo modelo de linguagem. Vamos criar uma Chain simples que recebe uma pergunta e retorna uma resposta:

from langchain.chains import SimpleChain

# Definindo o prompt
prompt = "Qual é a capital da França?"

# Criando a Chain
chain = SimpleChain(llm=llm, prompt=prompt)

# Executando a Chain
response = chain.run()
print(response)
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4. Utilizando Prompt Templates

Os Prompt Templates são estruturas que facilitam a criação de prompts mais complexos. Eles permitem que você defina uma estrutura fixa e altere apenas as entradas:

from langchain.prompts import PromptTemplate

# Definindo o template do prompt
template = PromptTemplate("Qual é a capital de {pais}?")

# Criando o prompt com base no template
prompt = template.format(pais="Brasil")

# Executando a Chain com o novo prompt
chain = SimpleChain(llm=llm, prompt=prompt)
response = chain.run()
print(response)
Testar

5. Explorando ferramentas padrão do Langchain

Langchain oferece diversas ferramentas prontas que você pode utilizar para enriquecer suas aplicações. Por exemplo, você pode usar ferramentas para buscar informações na web, gerar imagens, entre outras:

from langchain.tools import WikipediaTool

# Inicializando a ferramenta do Wikipedia
wiki_tool = WikipediaTool()

# Utilizando a ferramenta para buscar informações
info = wiki_tool.search("Langchain")
print(info)
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6. Conversando com documentos

Uma das funcionalidades mais poderosas do Langchain é a capacidade de conversar com documentos. Isso é feito utilizando a técnica de Retrieval Augmented Generation (RAG):

from langchain.chains import RetrievalQA

# Definindo o documento e o prompt
document = "Langchain é um framework para criar aplicações de IA."
prompt = "O que é Langchain?"

# Criando a Chain de conversação com documentos
chain = RetrievalQA(llm=llm, document=document, prompt=prompt)

# Executando a Chain
response = chain.run()
print(response)
Testar

Conclusão

Conversar com seus dados com Langchain é uma maneira poderosa e eficiente de explorar e interagir com informações. Este framework oferece uma estrutura robusta e acessível, ideal para iniciantes em IA que desejam criar aplicações práticas e inovadoras. Com Langchain, você pode transformar dados complexos em conversas intuitivas, facilitando a tomada de decisões e a criação de soluções inteligentes.

Esperamos que este guia tenha sido útil para você. Se tiver dúvidas ou quiser compartilhar suas experiências, deixe um comentário abaixo. E não se esqueça de explorar mais sobre Langchain e suas possibilidades incríveis!

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