O que é Langchain? Uma visão geral para construir aplicações de IA

Com a IA generativa a surgir por todo o lado, toda a gente está a tentar descobrir como usá-la efetivamente para o seu negócio. Para os programadores, isto muitas vezes significa encontrar as ferramentas certas para criar aplicações personalizadas que são mais do que um simples chatbot. É aqui que entra o LangChain. É um dos kits de ferramentas de código aberto mais populares para criar aplicações alimentadas por modelos de linguagem grandes (LLMs).

Este guia vai dar-lhe uma visão clara e direta sobre o que é o LangChain, como as suas peças se encaixam, o que pode construir com ele e quanto custa realmente iniciar um projeto.

Eis a principal conclusão: Embora frameworks como o LangChain sejam incrivelmente poderosos, exigem uma quantidade significativa de tempo e esforço dos programadores para serem implementados corretamente. Também vamos analisar como as plataformas modernas podem dar-lhe todo esse poder sem a dor de cabeça de longos ciclos de desenvolvimento.

O que é o LangChain?

No seu cerne, o LangChain é um framework de código aberto que o ajuda a construir aplicações usando LLMs. Não é um modelo de IA em si. Em vez disso, pense nele como uma caixa de ferramentas que ajuda os programadores a ligar um LLM (como o GPT-4) a outras fontes de dados e software. Está disponível em Python e JavaScript e oferece um conjunto de componentes pré-construídos que tornam as tarefas comuns um pouco mais fáceis.

Este vídeo oferece uma excelente visão geral do que é o LangChain e como ajuda os programadores a construir aplicações usando modelos de linguagem grandes.

A sua popularidade explodiu juntamente com ferramentas como o ChatGPT, porque permite aos programadores ir muito além de perguntas e respostas básicas. Em vez de apenas perguntar algo a um modelo, pode construir sistemas complexos que estão cientes dos seus dados específicos, conseguem raciocinar sobre eles e até tomar ações. Essencialmente, o LangChain atua como a cola entre o LLM que escolheu e o resto do mundo, os seus documentos, bases de dados e outras ferramentas.

O nome em si dá uma pista sobre a sua ideia central: você "encadeia" (chain) diferentes componentes para criar um fluxo de trabalho. Por exemplo, poderia construir uma cadeia que recebe a pergunta de um cliente, encontra a resposta num PDF específico e depois passa tanto a pergunta como a informação a um LLM para gerar uma resposta perfeita.

Como funciona o LangChain: as peças centrais

A verdadeira magia do LangChain está na sua configuração modular. Dá aos programadores uma caixa de peças tipo Lego que podem encaixar para construir todo o tipo de aplicações de IA. Vamos analisar as mais importantes.

Modelos, prompts e parsers do LangChain

Primeiro, temos o essencial: um modelo de IA, uma forma de falar com ele e uma forma de dar sentido à sua resposta.

• Modelos: O LangChain dá-lhe uma forma padrão de se ligar a praticamente qualquer LLM existente, seja da OpenAI, Anthropic ou um modelo de código aberto que esteja a correr por conta própria. Isto é ótimo porque significa que pode trocar o cérebro da sua operação sem reescrever tudo.

• Prompts: Um "PromptTemplate" é basicamente uma receita reutilizável para as instruções que dá ao LLM. Acertar nestas instruções, uma habilidade conhecida como engenharia de prompts, é uma grande parte da criação de uma boa aplicação de IA. É também uma das partes mais tediosas do processo, exigindo frequentemente ajustes intermináveis.

• Parsers: Os LLMs geralmente apenas devolvem texto simples, o que pode ser difícil para um programa processar. Os parsers de saída ajudam-no a forçar o modelo a dar-lhe uma resposta num formato estruturado, como JSON, para que possa usar a sua saída de forma fiável no passo seguinte da sua cadeia.

Embora os programadores usem o LangChain para codificar estes modelos e parsers manualmente, isso exige muito conhecimento especializado. Para equipas que apenas precisam de resultados, uma plataforma como a eesel AI tem um editor de prompts simples onde pode definir a personalidade e as regras de uma IA através de uma interface amigável, sem qualquer código.

Índices e retrievers do LangChain para o seu próprio conhecimento

Os LLMs têm um grande ponto cego: só sabem aquilo em que foram treinados. Não sabem nada sobre os documentos internos da sua empresa ou os seus artigos de ajuda mais recentes. Para os tornar verdadeiramente úteis, precisa de lhes dar acesso ao seu conhecimento específico. Todo este processo chama-se Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG (Retrieval Augmented Generation).

O LangChain dá aos programadores as ferramentas para construir um sistema RAG de raiz:

• Carregadores de Documentos (Document Loaders): São conectores que extraem dados de todo o tipo de lugares, como PDFs, websites, páginas do Notion ou bases de dados.

• Divisores de Texto (Text Splitters): Os LLMs não conseguem ler um documento de 100 páginas de uma só vez. Os divisores de texto são usados para decompor ficheiros grandes em pedaços mais pequenos e fáceis de digerir.

• Bancos de Vetores e Embeddings: É aqui que a magia do RAG acontece. Os seus pedaços de texto são transformados em representações numéricas chamadas "embeddings" e armazenados numa base de dados especial chamada banco de vetores. Isto permite que o sistema faça uma pesquisa super-rápida para encontrar as peças de informação mais relevantes para qualquer pergunta.

Construir um pipeline RAG sólido com o LangChain é um verdadeiro projeto de engenharia de dados. Em contrapartida, a eesel AI ajuda-o a reunir todo o seu conhecimento instantaneamente. Pode ligar fontes como o Confluence, Google Docs, e os seus tickets de suporte anteriores com apenas alguns cliques. A plataforma trata de todas as partes complicadas da divisão, embedding e recuperação por si.

Cadeias e agentes do LangChain

É aqui que todas as peças se juntam para fazer algo útil.

• Cadeias (Chains): Tal como o nome indica, as cadeias são a forma como se ligam diferentes componentes num único fluxo de trabalho. A versão mais simples é uma "LLMChain", que apenas liga um modelo a um modelo de prompt. Mas pode construir cadeias muito mais complexas que ligam vários passos para realizar uma tarefa.

• Agentes (Agents): Os agentes são um grande avanço em relação às cadeias. Em vez de apenas seguirem um conjunto fixo de passos, um agente usa o LLM como um "cérebro" para decidir o que fazer a seguir. Dá ao agente uma caixa de ferramentas, como uma pesquisa na web, uma calculadora ou acesso a uma API, e ele descobre quais as ferramentas a usar, e em que ordem, para resolver um problema. É a diferença entre seguir uma receita e ser um verdadeiro chef.

Uma captura de ecrã do ecrã de personalização e fluxo de trabalho de ações na eesel AI, uma alternativa ao LangChain para construir agentes de IA.

Casos de uso comuns do LangChain (e os seus desafios)

Como o LangChain é tão flexível, pode usá-lo para construir quase tudo o que possa imaginar. Aqui estão algumas das aplicações mais comuns, juntamente com alguns dos obstáculos reais que encontrará ao construí-las você mesmo.

Chatbots personalizados e sistemas de Perguntas e Respostas com LangChain

Esta é provavelmente a razão mais popular pela qual as pessoas recorrem ao LangChain. As empresas querem construir chatbots personalizados com LangChain que possam responder a perguntas com base no seu próprio conhecimento privado, como uma wiki interna ou um centro de ajuda público. É o caso de uso clássico para RAG.

• O desafio: A parte difícil? Garantir que o chatbot está realmente correto e não inventa coisas (algo que a IA é conhecida por fazer). Quando dá uma resposta errada, vasculhar a lógica do agente para descobrir porque errou pode ser uma enorme dor de cabeça de depuração.

• A solução da plataforma: É aqui que uma plataforma pronta a usar realmente ajuda. O Chatbot de IA e o Chat Interno da eesel AI foram construídos exatamente para este fim. Melhor ainda, pode usar um poderoso modo de simulação para testar a IA em milhares das suas perguntas de clientes anteriores. Isto permite-lhe ver quão precisa será e encontrar lacunas no seu conhecimento antes que fale com um utilizador real.

Agentes autónomos do LangChain para automatizar tarefas

É aqui que as coisas ficam realmente interessantes. Pode usar o LangChain para criar agentes que lidam com tarefas de múltiplos passos por conta própria. Por exemplo, poderia construir um agente que procura a encomenda de um cliente no Shopify, verifica o estado do envio com a API de uma transportadora e depois redige uma atualização de e-mail personalizada para ele.

• O desafio: Construir, implementar e monitorizar estes agentes autónomos é um trabalho enorme. O LangChain acabou por lançar uma ferramenta separada chamada LangSmith para ajudar na depuração e monitorização, mas é mais um sistema complexo que os seus programadores têm de aprender, gerir e pagar.

• A solução da plataforma: Com a eesel AI, não precisa de construir estes agentes de raiz. O Agente de IA pode ser configurado com ações personalizadas para procurar informações de encomendas ou organizar tickets em help desks como o Zendesk ou o Freshdesk. Faz tudo através de uma interface simples, com relatórios já integrados, para que tenha controlo total sem toda a sobrecarga de engenharia.

LangChain para resumo e extração de dados

Outro uso comum é fazer com que um LLM interprete enormes blocos de texto. Isto pode significar resumir documentos longos, criar resumos de notas de reuniões ou extrair detalhes chave de conversas de apoio ao cliente.

• O desafio: Para obter resumos consistentemente bons que capturem os detalhes certos, tem de acertar nas suas instruções exatamente. Isto muitas vezes significa muita tentativa e erro com os seus prompts, e por vezes até mesmo o ajuste fino do seu próprio modelo, o que adiciona outra camada de custo e complexidade.

• A solução da plataforma: A eesel AI aprende automaticamente com os seus antigos tickets de suporte para entender a voz da sua marca e os problemas comuns. O seu Copiloto de IA usa então este contexto para ajudar os seus agentes a redigir respostas de alta qualidade e relevantes. Pode até gerar rascunhos de artigos de ajuda a partir de tickets resolvidos, transformando conversas confusas em conhecimento limpo e reutilizável sem trabalho extra.

Preços do LangChain e como começar

Antes de mergulhar, é uma boa ideia entender o custo real e o esforço que um projeto LangChain implica para uma empresa.

O custo de usar o LangChain

O framework LangChain em si é de código aberto e gratuito, mas esse "gratuito" vem com algumas ressalvas. O custo total de uma aplicação LangChain vem, na verdade, de alguns lugares diferentes:

1. Custos da API do LLM: Tem de pagar ao fornecedor do modelo (como a OpenAI) por cada pedido que a sua aplicação faz. Estes custos podem ser imprevisíveis e acumular-se rapidamente à medida que mais pessoas usam a sua aplicação.

2. LangSmith: Para depurar, monitorizar e implementar adequadamente um agente de nível profissional, provavelmente precisará do LangSmith, a plataforma de monitorização paga do LangChain.

Aqui está uma breve visão dos custos do LangSmith:

Funcionalidade	Developer	Plus	Enterprise
Preços	Gratuito (1 lugar)	$39 por lugar/mês	Personalizado
Traces Incluídos	5k traces base/mês	10k traces base/mês	Personalizado
Implementação	N/A	1 implementação Dev gratuita	Personalizado

Fonte: Preços do LangChain

Este tipo de preço variável, baseado no uso, torna muito difícil orçamentar. Em contraste, a eesel AI oferece preços claros e previsíveis baseados num número fixo de interações de IA por mês. Obtém todas as funcionalidades, agentes, copilotos, relatórios, incluídos num plano simples, para que não tenha de se preocupar com uma fatura surpresa do seu fornecedor de LLM.

Começar e a curva de aprendizagem do LangChain

Vamos ser realistas sobre para quem é o LangChain. Como verá em cursos populares da Udemy sobre o tema, o LangChain foi construído para programadores de software e engenheiros de IA que já se sentem à vontade com Python ou JavaScript.

Construir uma aplicação pronta para produção não é um projeto de fim de semana. Significa configurar ambientes de desenvolvimento, gerir chaves de API de forma segura, escrever muito código, depurar interações complicadas e descobrir como implementar e escalar tudo. É um projeto de software completo.

Para empresas que precisam de uma solução de IA poderosa agora, a curva de aprendizagem íngreme e o longo tempo de desenvolvimento do LangChain podem ser um grande obstáculo. A eesel AI foi projetada para ser completamente self-service. Pode ligar o seu help desk, treinar a IA com o seu conhecimento e entrar em funcionamento em minutos, não em meses, muitas vezes sem precisar de um programador.

A conclusão sobre o LangChain: Construir vs. Comprar

O LangChain é inegavelmente um framework poderoso e flexível para programadores que precisam de construir aplicações de IA altamente personalizadas de raiz. Se a sua equipa tiver as competências técnicas e os recursos certos, dá-lhe controlo total.

Mas todo esse controlo tem um preço. Coloca-o numa situação clássica de "construir vs. comprar". Quer investir tempo significativo de engenharia, dinheiro e manutenção contínua na construção de uma solução personalizada com o LangChain? Ou prefere usar uma plataforma pronta a usar que pode começar a entregar valor desde o primeiro dia?

Para a maioria das equipas de atendimento ao cliente, TI e suporte interno, o objetivo não é construir IA; é resolver problemas mais rapidamente. A eesel AI fornece uma plataforma construída especificamente para isso. Obtém todos os principais benefícios dos agentes de IA, como a resolução automatizada de tickets, sugestões de resposta inteligentes e respostas instantâneas a perguntas internas, sem o custo, a complexidade e o risco de um projeto de desenvolvimento de raiz. É todo o poder de um agente construído à medida com a simplicidade de uma ferramenta self-service.

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