APIs práticas para IA e ciência de dados

Capítulo 14. Usando APIs com LangChain

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: [e-mail]

Um sistema é mais "agêntico" quanto mais um LLM decide como o sistema se pode comportar.

Harrison Chase, criador da LangChain

As aplicações de IA usam LLMs como uma interface de linguagem natural com os utilizadores, e as pesquisas estão a explorar formas de usar os LLMs para realizar tarefas de várias etapas. Este capítulo examina duas formas importantes de utilização conjunta de APIs e LLMs para criar aplicações de IA. Primeiro, verás como chamar LLMs usando APIs, e depois inverterás os papéis e chamarás APIs com LLMs. Usarás a LangChain para ambas as tarefas.

O LangChain e o seu projeto relacionado, LangGraph, são estruturas de código aberto para a criação de aplicações agênticas - aplicações que usam LLMs para controlar o comportamento do sistema. Embora muitos programadores criem estas aplicações chamando diretamente as APIs LLM e executando codificação personalizada para interagir com elas, o LangChain e o LangGraph padronizam muitas das tarefas necessárias. Podes pensar neles como estruturas que assentam em cima das APIs ou modelos.

Aqui tens alguns termos novos:

Agente

Harrison Chase define um agente como "um sistema que utiliza um LLM para decidir o fluxo de controlo de uma aplicação". Os agentes não são pré-programados, como o software tradicional - utilizam um modelo para raciocinar e decidir o fluxo de uma ...