Capítulo 5. Avançando as Capacidades do LLM com Frameworks, Plug-Ins e Mais
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Este capítulo explora como podes ir além da utilização das bibliotecas e da API OpenAI e tirar o máximo partido das ferramentas existentes. Estruturas como LangChain e LlamaIndex surgiram com o boom da popularidade dos LLMs, facilitando o desenvolvimento de aplicações com LLMs e oferecendo recursos adicionais para passar da prova de conceitos à produção. Também veremos o que a OpenAI fornece para expandir as capacidades dos seus modelos: plug-ins, GPTs e a API Assistants.
Este conhecimento avançado será fundamental para o desenvolvimento de aplicações sofisticadas e de ponta que dependem das LLMs.
A estrutura LangChain
LangChain é uma estrutura concebida para o desenvolvimento e implementação de aplicações com LLM. Fornece um conjunto de bibliotecas de código aberto e ferramentas para cobrir todas as fases do ciclo de vida das aplicações LLM.
Trata-se de uma estrutura extremamente popular, com mais de 80.000 arranques no GitHub, apesar de algumas críticas relativamente à sua complexidade. As estruturas para o desenvolvimento de aplicações LLM, como a LangChain, fornecem camadas de abstração para ajudar os programadores que se concentram nos aspectos complexos da sua aplicação e não na semântica da API.
Verás que o código que integra a LangChain é muito mais elegante do que o exemplo ...