Vamos construir o futuro: AI Agent com LangChain

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.

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.

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.

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.