Neste tutorial, vamos explorar como usar a técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation) com a biblioteca LangChain para integrar dados proprietários em modelos de linguagem grandes (LLMs). Vamos fazer isso passo a passo, desde a configuração inicial até a implementação prática.

Integrando Dados Proprietários em LLMs com LangChain

Neste tutorial, você aprenderá como utilizar a técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation) com a biblioteca LangChain para integrar dados proprietários em modelos de linguagem grandes (LLMs). Esta técnica permite que você use dados externos, como páginas da web ou documentos, para melhorar as respostas dos modelos de linguagem.

Configuração Inicial

Antes de começarmos, certifique-se de ter o Python instalado em seu sistema. Em seguida, instale a biblioteca LangChain e suas dependências usando o seguinte comando:

pip install langchain openai faiss-cpu beautifulsoup4

Passo 1: Criando o Arquivo Principal de Tutorial

Vamos começar criando o arquivo principal onde o tutorial será executado. Este arquivo mostrará a aplicação prática da integração da LangChain com um LLM

from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain

# Inicialize a API do OpenAI com sua chave API
openai = OpenAI(api_key="SUA_CHAVE_API")

# Defina o template do prompt
prompt_template = PromptTemplate(
    template="Quantos Oscars o filme {filme} ganhou em {ano}?",
    input_variables=["filme", "ano"]
)

# Crie a cadeia LLM
llm_chain = LLMChain(llm=openai, prompt=prompt_template)

# Execute a cadeia com parâmetros de exemplo
resposta = llm_chain.run(filme="Openheimer", ano="2024")
print(resposta)

Passo 2: Criando o Arquivo para Web Scraping e Criação de Vetores

Agora, vamos criar um arquivo responsável por fazer web scraping da página da Wikipedia e transformar o conteúdo em embeddings para armazenamento no banco de dados vetorial.

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# Carregue os documentos da página da Wikipedia
loader = WebBaseLoader("https://pt.wikipedia.org/wiki/Filme_Openheimer")
documents = loader.load()

# Crie embeddings para os documentos
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

# Crie o retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

Passo 3: Criando Arquivo de Funções Utilitárias

Vamos encapsular as operações de scraping, criação de embeddings e recuperação de dados em uma função utilitária.

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

def url_to_retriever(url):
    loader = WebBaseLoader(url)
    documents = loader.load()

    embeddings = OpenAIEmbeddings()
    vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

    return vectorstore.as_retriever()

Passo 4: Criando o Arquivo Principal para Integração RAG

Vamos integrar todos os componentes criados para implementar a técnica RAG com um LLM.

from langchain import OpenAI, ChatPromptTemplate, create_retrieval_chain
from your_module import url_to_retriever

# Inicialize a API do OpenAI com sua chave API
openai = OpenAI(api_key="SUA_CHAVE_API")

# Crie o retriever a partir da URL da Wikipedia
retriever = url_to_retriever("https://pt.wikipedia.org/wiki/Filme_Openheimer")

# Defina o template do prompt
prompt_template = ChatPromptTemplate(
    template="Quantos Oscars o filme {filme} ganhou em {ano}?",
    input_variables=["filme", "ano"]
)

# Crie a cadeia de recuperação
chain = create_retrieval_chain(
    llm=openai,
    retriever=retriever,
    prompt_template=prompt_template
)

# Execute a cadeia com parâmetros de exemplo
resposta = chain.run(filme="Openheimer", ano="2024")
print(resposta)

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu a utilizar a técnica RAG com a biblioteca LangChain para integrar dados proprietários em modelos de linguagem grandes (LLMs). Este processo envolve a criação de embeddings a partir de dados externos, o armazenamento desses embeddings em um banco de dados vetorial e a recuperação dessas informações para melhorar as respostas dos modelos de linguagem.

Com esses conhecimentos, você pode aplicar essa técnica a diversos tipos de dados e criar aplicações mais inteligentes e informadas. Se tiver dúvidas ou sugestões, sinta-se à vontade para comentar abaixo. Até o próximo tutorial!

Nota: Substitua "SUA_CHAVE_API" pela sua chave API do OpenAI.

Este tutorial deve ajudá-lo a entender e implementar a técnica RAG com LangChain em suas próprias aplicações. Boa sorte!