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Carlos Lima
Carlos Lima17/05/2024 13:35
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Vamos construir o futuro: AI Agent com LangChain

  • #Inteligência Artificial (IA)

Keys: #LangChain, #LLM, #GenerativeAI, #Google Colabs, #HuggingFace

LangChain é uma estrutura de código que permite construir aplicações com LLMs como o GPT ou o Gemini.

Imagine a seguinte situação: na sua empresa, há um banco de dados com PDFs referentes às finanças da empresa, e você gostaria de automatizar um parecer sobre a situação da empresa. Você sabe que pode usar LLMs, mas precisa de algo mais; precisa de uma ponte, uma arquitetura entre os PDFs e o LLM. Vamos chamar essa arquitetura de LangChain.

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Os AI Agents são diferentes em relação aos modelos generativos porque são "autônomos". O código que vou disponibilizar combina o poder dos LLMs com o Google Search para que ele possa dar as melhores respostas possíveis.

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Para realizar a tarefa, foi necessário usar e ler a documentação do HuggingFace, LangChain e Serpapi (API que possibilita a busca no Google Search Engine).

Após construir o agente, recebo informações sobre quais ferramentas ele irá usar para encontrar a melhor resposta possível.

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Referências:

- Serpapi

- LangChain + HuggingFace

- LangChain Quick Start

Não vou explicar sobre AI Agents e qual a vantagem deles; há um artigo no qual trato apenas sobre isso.

Para acompanhar e compreender o código, é preciso ter noções sobre LLMs, APIs e, claro, sobre LangChain e HuggingFace. Todo o processo foi feito usando Python e o Google Colab.

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Comentários (1)
Carlos Lima
Carlos Lima - 17/05/2024 13:37

Nota do Autor


Irei atualizar este comentário com o código (estou enviando ao Github) e com o outro artigo no qual trato sobre AI Agents.


;)




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- AI Agents e a era das IA's autônomas

- Código