Landchain: Ferramenta de Inteligência Artificial

Introdução

• Landchain: Biblioteca para interagir com modelos de LLM (Large Language Models), como GPT-4 da OpenAI, Google Bard, LLaMA do Meta e outros.
• Objetivo: Criar aplicações e agentes Auto-GPTs utilizando essa biblioteca.
• Linguagens: Funciona com Python e TypeScript.
• Facilidade: Simplifica o desenvolvimento de aplicações sem a necessidade de construir tudo do zero.

Principais Funcionalidades

• Suporte a múltiplos modelos LLM: Facilita a troca de modelos sem necessidade de refatorar a aplicação.
• Importação de documentos: PDFs, arquivos Excel, bancos de dados, etc.
• Templates de prompts: Permite rodar prompts com variações de forma simples.
• Encadeamento de prompts (Chains): Permite usar o resultado de um prompt em outro.
• Criação de agentes: Possibilita criar seu próprio Auto-GPT.

Exemplos Práticos

Exemplo 1: Pergunta Simples

• Pergunta: Qual a capital do Brasil?
• Resposta: Brasília.
• Linguagem: Python.

Exemplo 2: Conversa com Monografia

• Arquivo PDF: Monografia sobre Bitcoin de 2013.
• Processo:
  1. Importação das funções da biblioteca.
  2. Extração de texto do PDF.
  3. Tokenização e embeddings do texto.
  4. Pergunta: Quem é Satoshi Nakamoto?
  5. Resposta baseada no conteúdo do próprio PDF.
• Resultados:
  • Resposta correta sobre Satoshi Nakamoto.
  • Possibilidades infinitas para interagir com textos antigos ou técnicos.

Exemplo 3: Manual de Robô Aspirador

• Problema: Robô não funciona fora do dock.
• Procedimento: Utilização do manual do robô para diagnosticar o problema.
• Resposta: Bateria está fraca, recarregar por pelo menos 5 horas.

Conclusão

• Aplicações Inovadoras: Conversar com e-books, manuais de produtos, trabalhos acadêmicos, etc.
• Impacto Futuro: Transformação na interação com textos e informações.