Modelos OpenAI em LangChain!

Os modelos da série GPT da OpenAI são alguns dos LLMs de melhor desempenho existentes. Eles estão disponíveis por meio da API da OpenAI, com a qual você pode interagir facilmente usando o LangChain.

Normalmente, o uso dos modelos da OpenAI exigiria uma chave de API pessoal usada para cobrar o custo dos modelos. Neste curso, você não precisa criar ou fornecer uma chave de API da OpenAI. O espaço reservado "<OPENAI_API_TOKEN>" enviará solicitações válidas para a API. Se você fizer um grande número de solicitações em um curto período, poderá encontrar um RateLimitError. Se você vir isso, faça uma pausa e tente novamente.

A classe ChatOpenAI já foi importada.

Este exercício faz parte do curso

Desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain

Instruções de exercício

Defina um modelo de bate-papo da OpenAI usando uma classe LangChain; deixe o espaço reservado para a chave da API como está.
Invoque o LLM que você definiu para responder ao prompt fornecido (sinta-se à vontade para experimentar outros prompts aqui).

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Define the LLM
llm = ____(model="gpt-4o-mini", api_key="")

# Predict the words following the text in question
prompt = 'Three reasons for using LangChain for LLM application development.'
response = ____(prompt)

print(response.content)

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Desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Bem-vindo à estrutura LangChain para criar aplicativos em LLMs! Você aprenderá sobre os principais componentes do LangChain, incluindo modelos, cadeias, agentes, prompts e analisadores. Você criará chatbots usando modelos de código aberto da Hugging Face e modelos proprietários da OpenAI, criará modelos de prompt e integrará diferentes estratégias de memória do chatbot para gerenciar o contexto e os recursos durante as conversas.

Exercise 1: O ecossistema LangChain Exercise 2: Modelos OpenAI em LangChain!

Exercício atual

Exercise 3: Modelos de rosto abraçados em LangChain!Exercise 4: Modelos de prompts Exercise 5: Modelos de prompts e encadeamento Exercise 6: Modelos de prompt de bate-papo Exercise 7: Prompts com poucos exemplos (few-shot)Exercise 8: Criando o conjunto de exemplos de poucas fotos Exercise 9: Criação do modelo de prompt de poucos disparos Exercise 10: Implementação de solicitações de poucos disparos

É hora de aumentar o nível de suas cadeias LangChain! Você aprenderá a usar a LangChain Expression Language (LCEL) para definir cadeias com maior flexibilidade. Você criará cadeias sequenciais, nas quais as entradas são passadas entre os componentes para criar aplicativos mais avançados. Você também começará a integrar agentes, que usam LLMs para tomar decisões.

Exercise 1: Cadeias sequenciais Exercise 2: Criação de prompts para cadeias sequenciais Exercise 3: Cadeias sequenciais com LCEL Exercise 4: Introdução aos agentes LangChain Exercise 5: O que é um agente?Exercise 6: Agentes ReAct Exercise 7: Ferramentas personalizadas para agentes Exercise 8: Definição de uma função para uso da ferramenta Exercise 9: Criação de ferramentas personalizadas Exercise 10: Integração de ferramentas personalizadas com agentes

Uma limitação dos LLMs é que eles têm um limite de conhecimento devido ao fato de serem treinados em dados até um determinado ponto. Neste capítulo, você aprenderá a criar aplicativos que usam o Retrieval Augmented Generation (RAG) para integrar dados externos aos LLMs. O fluxo de trabalho do RAG contém alguns processos diferentes, incluindo a divisão de dados, a criação e o armazenamento das incorporações usando um banco de dados vetorial e a recuperação das informações mais relevantes para uso no aplicativo. Você aprenderá a dominar todo o fluxo de trabalho!

Exercise 1: Integração de carregadores de documentos Exercise 2: PDF carregadores de documentos Exercise 3: CSV carregadores de documentos Exercise 4: HTML carregadores de documentos Exercise 5: Divisão de dados externos para recuperação Exercise 6: Divisão por caractere Exercise 7: Divisão recursiva por caractere Exercise 8: Divisão HTML Exercise 9: RAG armazenamento e recuperação usando bancos de dados vetoriais Exercise 10: Preparação dos documentos e do banco de dados vetorial Exercise 11: Criação de um modelo de solicitação de recuperação Exercise 12: Criando uma cadeia RAG Exercise 13: Conclusão!