Models em Langchain: O Que São e Como Utilizá-los

Se você está começando seus estudos em Inteligência Artificial e quer entender os conceitos básicos e fundamentais, este tutorial é para você. Hoje, vamos explorar os “models em Langchain”, um componente essencial para quem deseja criar aplicações práticas e acessíveis utilizando APIs, sem a necessidade de treinar algoritmos complexos.

O Que São Models em Langchain?

Os “models em Langchain” são estruturas que permitem acessar diversos modelos de linguagem. Fazendo uma analogia com o nosso corpo, os models seriam como o cérebro das nossas aplicações. Eles são responsáveis por processar e gerar textos, sendo a base para construir aplicações incríveis.

Large Language Models (LLMs)

Dentro dos models, temos os Large Language Models (LLMs), que são modelos de linguagem grande. Esses modelos, como o famoso ChatGPT, recebem uma string como entrada e retornam uma string como saída. Eles são a interface padrão para interagir com diversas LLMs diferentes, permitindo que você utilize modelos poderosos sem precisar treiná-los do zero.

Como Utilizar Models em Langchain

Agora que você já sabe o que são os models em Langchain, vamos ver como utilizá-los na prática. A seguir, apresento um exemplo de código em Python para acessar um modelo de linguagem utilizando a biblioteca Langchain.

Exemplo de Código

# Importando a biblioteca Langchain e o modelo de linguagem da OpenAI
from langchain import OpenAI
from langchain.core import LLMChain

# Configurando o modelo de linguagem
api_key = "sua_chave_de_api_da_openai"
model = OpenAI(api_key=api_key, model="gpt-3.5-turbo")

# Criando uma chain com o modelo de linguagem
chain = LLMChain(llm=model)

# Definindo o prompt e executando a chain
prompt = "Qual é a capital da França?"
response = chain.run(prompt)

# Exibindo a resposta
print(response)

Neste exemplo, utilizamos a biblioteca Langchain para importar um modelo de linguagem da OpenAI. Configuramos o modelo com a chave de API e criamos uma chain para processar o prompt “Qual é a capital da França?”. A resposta é então exibida no console.

Estruturas Principais dos Models em Langchain

Os models em Langchain possuem duas estruturas principais: LLMs e Chats. As LLMs são utilizadas para completar textos, enquanto os Chats são modelos de conversação. Ambas as estruturas são essenciais para criar aplicações robustas e complexas.

Prompt Templates

Os Prompt Templates são utilizados para criar prompts mais complexos e específicos. Eles permitem que você inicialize o modelo de LLM com diferentes entradas, facilitando a criação de aplicações mais sofisticadas.

from langchain.prompt import PromptTemplate

# Criando um template de prompt
template = PromptTemplate.from_template("Qual é a capital de {country}?")

# Utilizando o template com o modelo de linguagem
prompt = template.format(country="Brasil")
response = chain.run(prompt)

print(response)

Neste exemplo, criamos um template de prompt que pergunta a capital de um país específico. Utilizamos o template com o modelo de linguagem para obter a resposta.

Conclusão

Os models em Langchain são uma ferramenta poderosa para quem está começando na área de Inteligência Artificial. Eles permitem acessar e utilizar modelos de linguagem avançados de forma simples e prática, sem a necessidade de treinamento complexo. Com os exemplos e explicações fornecidos neste tutorial, você está pronto para começar a explorar o mundo dos models em Langchain e criar suas próprias aplicações.

Se você gostou deste tutorial e quer aprender mais sobre Langchain e outras ferramentas de IA, continue acompanhando nosso blog. Até a próxima!