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Aprende a usar a LangChain

by Mayo Oshin, Nuno Campos

March 2025

Intermediate to advanced

296 pages

6h 58m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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Breve resumo dos LLMsLLMs ajustados por instruçãoLLMs ajustados ao diálogoLLMs ajustadosBreve introdução ao promptPrompting de disparo zeroCadeia de pensamentoGeração aumentada por recuperaçãoChamada de ferramentaPrompting de poucos disparosLangChain e porque é importanteO que podes esperar deste livroConvenções utilizadas neste livroUtilizar exemplos de códigoAprendizagem em linha da O'ReillyComo contactar-nosAgradecimentos
Como configurar o LangChainUtilizar LLMs na LangChainTornar reutilizáveis os prompts do LLMObtém formatos específicos dos LLMsSaída JSONOutros formatos legíveis por máquina com analisadores de saídaJunta as várias peças de uma candidatura a LLMUsando a interface executávelComposição imperativaComposição DeclarativaResumo
O objetivo: Escolher um contexto relevante para LLMsIncorporações: Conversão de texto em númerosIntegrações antes de LLMsEmbeddings baseados em LLMExplica a incorporação semânticaConverter os teus documentos em textoDividir o teu texto em partesGerar texto incorporadoArmazenamento de embeddings num vetorComo configurar o PGVectorTrabalhar com lojas de vectoresAcompanhamento de alterações nos teus documentosOtimização da indexaçãoMultiVectorRetrieverRAPTOR: Processamento Recursivo Abstrativo para Recuperação Organizada por ÁrvoresColBERT: Otimização de incrustaçõesResumo
Apresentando a Geração Aumentada por RecuperaçãoRecuperação de documentos relevantesGerar previsões LLM usando documentos relevantesTransformação de consultasReescrever-Recuperar-LerRecuperação de várias consultasRAG-FusãoEmbeddings de documentos hipotéticosEncaminhamento de consultasRoteamento lógicoRoteamento semânticoConstrução de consultasFiltro de texto para metadadosTexto para SQLResumo
Criar um sistema de memória de chatbotApresentando o LangGraphCriar um StateGraphAdicionando memória ao StateGraphModificar o histórico do chatRecortar mensagensFiltrar mensagensFundir mensagens consecutivasResumo
Arquitetura #1: Chamada LLMArquitetura #2: CadeiaArquitetura #3: RouterResumo
O ciclo Planear-FazerCriar um agente LangGraphLiga sempre primeiro para uma ferramentaLidar com muitas ferramentasResumo
ReflexãoSubgrafos em LangGraphChamada direta de um subgrafoChamando um subgrafo com uma funçãoArquitecturas Multi-AgentesSupervisor de arquiteturaResumo
Saída estruturadaProdução intermédiaTransmissão de saída LLM Token-by-TokenModalidades Human-in-the-LoopLLMs multitarefaResumo
Pré-requisitosInstalar dependênciasModelo de língua grandeLoja de vectoresAPI de backendCria uma conta LangSmithCompreender a API da plataforma LangGraphModelos de dadosCaraterísticasImplementar a tua aplicação de IA na plataforma LangGraphCria uma configuração da API LangGraphTesta a tua aplicação LangGraph localmenteImplanta a partir da interface do usuário do LangSmithLança o LangGraph StudioSegurançaResumo

Técnicas de teste ao longo do ciclo de desenvolvimento de aplicações LLMA fase de conceção: RAG autocorretivoA fase de pré-produçãoCriar conjuntos de dadosDefinir os teus critérios de avaliaçãoTeste de regressãoAvaliação do desempenho de um agente de ponta a pontaProduçãoRastreioRecolhe feedback na produçãoClassificação e etiquetagemMonitorização e correção de errosResumo
Chatbots interactivosEdição colaborativa com LLMsComputação ambienteResumo

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Capítulo 6. Arquitetura de agentes

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com

Com base nas arquitecturas descritas no Capítulo 5, este capítulo abordará aquela que é talvez a mais importante de todas as arquitecturas actuais da LLM, a arquitetura de agentes. Primeiro, apresentamos o que torna os agentes LLM únicos, depois mostramos como construí-los e como estendê-los para casos de uso comuns.

Em o campo da inteligência artificial, há uma longa história de criação de agentes (inteligentes), que podem ser definidos de forma mais simples como "algo que actua", nas palavras de Stuart Russell e Peter Norvig no seu livro de texto Artificial Intelligence (Pearson, 2020). Na verdade, a palavra actua tem um pouco mais de significado do que parece:

Agir requer alguma capacidade de decidir o que fazer.
Decidir o que fazer implica ter acesso a mais do que um curso de ação possível. Afinal de contas, uma decisão sem opções não é uma decisão de todo.
Para decidir, o agente também precisa de ter acesso a informações sobre o ambiente externo (qualquer coisa fora do próprio agente).

Assim, uma aplicação agêntica LLM deve ser uma aplicação que usa uma LLM para escolher entre um ou mais cursos de ação possíveis, tendo em conta algum contexto sobre o estado atual do mundo ou sobre o estado seguinte desejado. Estes atributos são normalmente implementados através da mistura de duas técnicas de prompt que conhecemos ...