LangGraph
LangGraph é uma biblioteca avançada para construir aplicações com múltiplos atores e estado utilizando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Desenvolvida...
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LangChain
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LangChain é uma estrutura de código aberto projetada para o desenvolvimento de aplicações impulsionadas por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Criado por Harrison Chase e Ankush Gola em 2022, o LangChain tem como objetivo facilitar a integração de poderosos LLMs, como o GPT-3.5 e o GPT-4 da OpenAI, com diversas fontes de dados externas para criar aplicações avançadas de Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Por que o LangChain é importante
O LangChain simplifica o processo de criação de interfaces de aplicações de IA generativa ao organizar grandes volumes de dados e permitir que os LLMs acessem e utilizem esses dados de forma transparente. Isso é crucial para desenvolvedores que trabalham em aplicações que exigem atualizações de dados em tempo real, pois permite que os modelos vão além de seus dados de treinamento estáticos e interajam com informações atuais.
Principais recursos do LangChain
- Desenvolvimento: O LangChain oferece um conjunto de blocos de construção de código aberto, componentes e integrações de terceiros para o desenvolvimento de aplicações com LLM. Inclui ferramentas como o LangGraph para criar agentes com estado, com suporte a streaming e intervenção humana no loop.
- Produção: O LangSmith é uma plataforma oferecida pelo LangChain para inspecionar, monitorar e avaliar suas aplicações LLM, garantindo que possam ser continuamente otimizadas e implantadas com confiança.
- Implantação: O LangChain permite a conversão de aplicações LLM em APIs e Assistentes prontos para produção através do LangGraph Cloud, facilitando a implantação e escalabilidade.
Componentes principais
- langchain-core: Abstrações base e Linguagem de Expressão LangChain.
- langchain-community: Integrações de terceiros, incluindo pacotes parceiros como langchain-openai e langchain-anthropic.
- langchain: Chains, agentes e estratégias de recuperação que constituem a arquitetura cognitiva de uma aplicação.
- LangGraph: Para construir aplicações robustas e com estado de múltiplos atores usando LLMs, modelando etapas como arestas e nós em um grafo.
- LangServe: Implemente chains do LangChain como APIs REST.
- LangSmith: Plataforma de desenvolvimento para depuração, testes, avaliação e monitoramento de aplicações LLM.
