.png)
Pronto para GDPR
Ver relatório
Pronto para SOC2
Ver relatório
[email protegido]
Discord
LinkedIn
Facebook
Instagram
Youtube
.svg){kind=icon}
Reddit
LangChain é um Python framework que simplifica o processo de construção de aplicações de IA alimentadas por grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele fornece ferramentas para gerenciar prompts, reter memória e integrar sistemas externos, permitindo que os desenvolvedores criem fluxos de trabalho complexos, como chatbots, analisadores de documentos e assistentes de pesquisa. Ao contrário das chamadas básicas de API, LangChain estrutura processos multietapas, facilitando a construção de soluções de IA escaláveis. Seja para automatizar o suporte ao cliente ou resumir documentos, LangChain ajuda a agilizar o desenvolvimento, economizando tempo e esforço.
Para quem é novo em IA, este tutorial oferece um guia passo a passo para configurar o LangChain, abrangendo tudo, desde a instalação de pacotes até a criação de fluxos de trabalho. Ao longo do caminho, ferramentas como Nó latente pode ajudar você a visualizar e prototipar esses fluxos de trabalho sem codificação pesada. Ao final, você estará preparado para criar aplicativos de IA prontos para produção, adaptados às suas necessidades.
Um ambiente bem preparado economiza tempo na solução de problemas e permite que você se concentre na criação de aplicativos de IA.
Para começar a usar o LangChain, certifique-se de ter o Python 3.8 ou posterior instalado. Você pode verificar sua versão do Python executando:
python --version
Se precisar de uma atualização, baixe a versão mais recente em python.org.
Em seguida, instale o LangChain usando pip:
pip install langchain
Isso instala a biblioteca principal, mas pacotes adicionais geralmente são necessários dependendo das necessidades do seu projeto. Por exemplo:
pip install langchain-openai
pip install langchain-community
pip install langchain-text-splitters pypdf
É uma boa prática criar um ambiente virtual para o seu projeto a fim de evitar conflitos de dependência. Configure-o com:
python -m venv langchain_env
source langchain_env/bin/activate # On Windows: langchain_env\Scripts\activate
Após a ativação, instale os pacotes necessários. Isso mantém as dependências do seu projeto isoladas e gerenciáveis.
Usar o LangChain de forma eficaz geralmente envolve conectar-se a serviços externos, como a API da OpenAI. Para isso, você precisará configurar chaves de API com segurança.
Comece gerando sua chave de API na plataforma OpenAI em plataforma.openai.com. Vá para a seção de chaves de API, crie uma nova chave e copie-a imediatamente, pois ela só será exibida uma vez.
Para armazenar suas chaves de API com segurança, use variáveis de ambiente. Veja como configurá-las:
setx OPENAI_API_KEY "your-api-key-here"
set OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
.bashrc or .zshrc):
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
source ~/.bashrc ou reinicie seu terminal.
Como alternativa, você pode usar um .env arquivo no diretório do seu projeto para gerenciar variáveis de ambiente. Isso mantém as credenciais em um só lugar:
OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key-here
HUGGINGFACE_API_TOKEN=your-hf-token-here
Instale o python-dotenv pacote para carregar essas variáveis em seus scripts:
pip install python-dotenv
Em seguida, inclua este trecho no início dos seus arquivos Python:
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
Este método garante que suas chaves de API permaneçam seguras e acessíveis em diferentes ambientes.
Diferentes sistemas operacionais podem apresentar desafios específicos ao configurar o LangChain. Veja como lidar com eles:
conda install langchain -c conda-forge
xcode-select --install
sudo apt-get install python3-dev python3-pip
sudo yum install python3-devel python3-pip
Independentemente da sua plataforma, lembre-se de que trabalhar com grandes modelos de linguagem localmente requer bastante RAM. Embora 8 GB possam ser suficientes para modelos menores, 16 GB ou mais são recomendados para produção. Alternativamente, APIs baseadas em nuvem, como a da OpenAI, eliminam as restrições de memória local, tornando-as uma opção prática para muitos projetos.
Para quem está começando, ferramentas visuais como o Latenode podem simplificar o processo de aprendizado. O Latenode permite que você experimente os fluxos de trabalho do LangChain em uma interface amigável de arrastar e soltar. Essa abordagem é especialmente útil para iniciantes, oferecendo uma maneira prática de entender os conceitos antes de mergulhar no código.
Com seu ambiente pronto, você está pronto para explorar os principais componentes do LangChain e começar a criar soluções orientadas por IA.
LangChain é construído com elementos modulares que permitem aos desenvolvedores criar Fluxos de trabalho orientados por IA eficientemente. Ao compreender seus principais componentes, você pode desbloquear o potencial para criar aplicações de IA diversificadas e eficazes.
O LangChain oferece suporte a dois tipos principais de modelos de linguagem: LLMs (Grandes Modelos de Linguagem) e Modelos de bate-papo. Cada um serve a um propósito único, influenciando a maneira como você cria prompts e gerencia respostas.
LLMs são projetados para tarefas de complementação de texto. São adequados para gerar texto, resumir informações ou criar conteúdo. Por exemplo:
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.7)
response = llm.invoke("Write a brief explanation of machine learning:")
print(response)
Modelos de bate-papo, por outro lado, são adaptados para conversas estruturadas. Eles desempenham funções como "sistema", "humano" e "assistente", tornando-os ideais para diálogos interativos:
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
chat = ChatOpenAI(temperature=0.7)
messages = [
SystemMessage(content="You are a helpful AI assistant."),
HumanMessage(content="Explain the difference between Python lists and tuples.")
]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)
O MVP da temperatura O parâmetro desempenha um papel crucial na definição dos resultados. Valores mais baixos (por exemplo, 0.1–0.3) produzem respostas mais precisas e consistentes, enquanto valores mais altos (por exemplo, 0.7–1.0) estimulam a criatividade e a variabilidade.
A seguir, exploraremos como os modelos de prompt simplificam e padronizam as interações com esses modelos.
Os modelos de prompt são uma maneira prática de criar prompts estruturados e reutilizáveis. Eles permitem definir um modelo uma única vez e inserir variáveis dinamicamente, economizando tempo e garantindo consistência.
Um basico Modelo de prompt funciona como uma string f do Python, mas oferece validação e formatação adicionais:
from langchain.prompts import PromptTemplate
template = PromptTemplate(
input_variables=["product", "audience"],
template="Write a marketing email for {product} targeting {audience}. Keep it under 200 words and include a clear call-to-action."
)
prompt = template.format(product="AI writing software", audience="small business owners")
Para conversas multifuncionais, Modelo de ChatPrompt fornece uma maneira estruturada de lidar com entradas dinâmicas:
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are an expert {domain} consultant with 10 years of experience."),
("human", "I need advice about {problem}. Please provide 3 specific recommendations.")
])
formatted_prompt = chat_template.format_messages(
domain="digital marketing",
problem="improving email open rates"
)
Solicitação de poucos disparos é outra técnica que inclui exemplos dentro do modelo para orientar a compreensão do modelo:
few_shot_template = PromptTemplate(
input_variables=["input_text"],
template="""
Classify the sentiment of these examples:
Text: "I love this product!"
Sentiment: Positive
Text: "This is terrible quality."
Sentiment: Negative
Text: "It's okay, nothing special."
Sentiment: Neutral
Text: "{input_text}"
Sentiment:
"""
)
Os modelos de prompt facilitam o gerenciamento de fluxos de trabalho complexos padronizando a maneira como as entradas são construídas.
Cadeias são fluxos de trabalho que conectam múltiplos componentes para executar tarefas complexas. Cada etapa se baseia na saída da anterior, criando um processo contínuo.
O exemplo mais simples é um LLMChain, que combina um modelo de linguagem com um modelo de prompt:
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["topic"],
template="Write a 3-paragraph blog post introduction about {topic}"
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
result = chain.run(topic="sustainable energy solutions")
Para fluxos de trabalho mais complexos, Cadeias Sequenciais Permitir que várias etapas sejam vinculadas. Por exemplo, você pode gerar um esboço do blog, escrever uma introdução e, em seguida, criar uma conclusão:
from langchain.chains import SimpleSequentialChain
# First chain: Generate outline
outline_chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=PromptTemplate(
input_variables=["topic"],
template="Create a detailed outline for a blog post about {topic}"
)
)
# Second chain: Write introduction based on outline
intro_chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=PromptTemplate(
input_variables=["outline"],
template="Based on this outline, write an engaging introduction:{outline}"
)
)
# Combine chains
overall_chain = SimpleSequentialChain(
chains=[outline_chain, intro_chain],
verbose=True
)
final_result = overall_chain.run("artificial intelligence in healthcare")
Correntes de roteador Adicionar recursos de tomada de decisão, direcionando entradas para subcadeias específicas com base no conteúdo. Isso é particularmente útil ao lidar com diversos tipos de entrada que exigem respostas personalizadas.
Para uma abordagem mais visual, ferramentas como o Latenode podem simplificar o processo de design e gerenciamento desses fluxos de trabalho. Ao visualizar a lógica da cadeia, você pode entender e refinar melhor suas soluções de IA.
Os agentes trazem flexibilidade aos seus fluxos de trabalho, tomando decisões e escolhendo ações dinamicamente. Ao contrário das cadeias, que seguem uma sequência fixa, os agentes adaptam seu comportamento com base na situação.
Ferramentas são funções que os agentes podem usar para interagir com sistemas externos. O LangChain fornece ferramentas integradas, mas você também pode criar ferramentas personalizadas.
Aqui está um exemplo de uma ferramenta integrada para a Pesquisa Google:
from langchain.agents import Tool
from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
search = GoogleSearchAPIWrapper()
search_tool = Tool(
name="Google Search",
description="Search Google for current information",
func=search.run
)
E aqui está uma ferramenta personalizada para calcular alterações percentuais:
def calculate_percentage(input_string):
"""Calculate percentage change between two numbers"""
try:
numbers = [float(x.strip()) for x in input_string.split(',')]
if len(numbers) == 2:
change = ((numbers[1] - numbers[0]) / numbers[0]) * 100
return f"Percentage change: {change:.2f}%"
return "Please provide exactly two numbers separated by a comma"
except:
return "Invalid input format"
calc_tool = Tool(
name="Percentage Calculator",
description="Calculate percentage change between two numbers. Input: 'old_value, new_value'",
func=calculate_percentage
)
Agentes ReAct (Raciocínio e Ação) combinam a tomada de decisão com o uso de ferramentas. Eles analisam a situação, decidem sobre uma ação, usam ferramentas e avaliam o resultado:
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
tools = [search_tool, calc_tool]
# Create agent
agent = create_react_agent(
llm=llm,
tools=tools,
prompt=PromptTemplate.from_template("""
You are a helpful assistant. Use the available tools to answer questions accurately.
Available tools: {tool_names}
Tool descriptions: {tools}
Question: {input}
Thought: {agent_scratchpad}
""")
)
# Execute agent
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent)
Agentes e ferramentas fornecem a adaptabilidade necessária para aplicações dinâmicas do mundo real, tornando o LangChain uma estrutura versátil para desenvolvimento de IA.
Aprenda a criar um aplicativo LangChain do zero para aprofundar seu conhecimento sobre seus recursos.
Uma chamada básica ao Large Language Model (LLM) é o ponto de partida para a construção de fluxos de trabalho mais avançados do LangChain. Abaixo, um exemplo de um aplicativo simples de geração de texto:
from langchain_openai import OpenAI
import os
# Set your API key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key-here"
# Initialize the LLM (temperature determines creativity: 0.1-0.3 for factual, 0.7-0.9 for creative)
llm = OpenAI(temperature=0.7)
# Generate a response
response = llm.invoke("Write a professional email subject line for a product launch announcement")
print(response)
Para um aplicativo de resposta a perguntas, você pode estruturar a interação com uma função:
def ask_question(question):
prompt = f"""
Answer the following question clearly and concisely:
Question: {question}
Answer:
"""
return llm.invoke(prompt)
# Test the function
result = ask_question("What are the benefits of using renewable energy?")
print(result)
Essa abordagem direta cria uma aplicação de IA funcional. Embora simples, ela serve como base para fluxos de trabalho mais avançados, que você pode expandir usando cadeias de várias etapas.
Cadeias de várias etapas permitem o processamento sequencial de informações, onde cada etapa se baseia na anterior. Aqui está um exemplo de um gerador de posts de blog que descreve tópicos, escreve uma introdução e adiciona uma chamada para ação:
from langchain.chains import SimpleSequentialChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Initialize the model
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
# Step 1: Create an outline
outline_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["topic"],
template="""
Create a detailed 5-point outline for a blog post about {topic}.
Include main points and 2-3 sub-points for each section.
Format as a numbered list.
"""
)
outline_chain = outline_prompt | llm
# Step 2: Write the introduction
intro_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["outline"],
template="""
Based on this outline, write an engaging 200-word introduction:
{outline}
Make it compelling and include a hook to grab readers' attention.
"""
)
intro_chain = intro_prompt | llm
# Step 3: Add a call-to-action
cta_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["introduction"],
template="""
Based on this introduction, suggest 3 relevant call-to-action options:
{introduction}
Format as: 1. [Action] - [Brief description]
"""
)
cta_chain = cta_prompt | llm
# Combine all steps
blog_chain = SimpleSequentialChain(
chains=[outline_chain, intro_chain, cta_chain],
verbose=True
)
# Execute the chain
final_result = blog_chain.invoke({"input": "sustainable web development practices"})
print(final_result)
Você também pode criar fluxos de trabalho que combinam várias entradas e saídas em diferentes estágios:
from langchain.chains import SequentialChain
# Research and analysis chain
research_chain = PromptTemplate(
input_variables=["topic", "audience"],
template="Research key points about {topic} for {audience}. List 5 main insights."
) | llm
analysis_chain = PromptTemplate(
input_variables=["research", "business_goal"],
template="""
Analyze this research: {research}
Create actionable recommendations for: {business_goal}
Provide 3 specific strategies with expected outcomes.
"""
) | llm
# Combine chains
combined_chain = SequentialChain(
chains=[research_chain, analysis_chain],
input_variables=["topic", "audience", "business_goal"],
output_variables=["final_analysis"]
)
Essas cadeias de múltiplas etapas elevam chamadas simples de IA a fluxos de trabalho capazes de lidar com tarefas complexas, gerando resultados estruturados e profissionais. Uma vez implementadas essas cadeias, você pode aprimorar ainda mais seu aplicativo com recursos como memória e agentes.
Memória e agentes trazem consciência de contexto e tomada de decisão dinâmica para aplicativos LangChain.
ConversationBufferMemory mantém o controle de toda a conversa, tornando-o ideal para chatbots ou sistemas interativos:
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Set up memory and model
memory = ConversationBufferMemory()
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
# Create a conversation chain with memory
conversation = ConversationChain(
llm=llm,
memory=memory,
verbose=True
)
# Test the conversation
print(conversation.predict(input="Hi, I'm working on a Python project about data analysis."))
print(conversation.predict(input="What libraries would you recommend?"))
print(conversation.predict(input="Can you explain pandas in more detail?"))
# View conversation history
print("Conversation History:")
print(memory.buffer)
Para aplicações que exigem gerenciamento de memória eficiente, ConversaResumoMemória condensa interações mais antigas:
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
summary_memory = ConversationSummaryMemory(
llm=llm,
max_token_limit=1000
)
# Automatically summarizes older conversations
conversation_with_summary = ConversationChain(
llm=llm,
memory=summary_memory
)
Agentes com ferramentas habilitar aplicativos dinâmicos que interagem com sistemas externos e executam tarefas em tempo real:
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import Tool
# Custom tool for weather data
def get_weather(city):
return f"Current weather in {city}: 72°F, partly cloudy"
weather_tool = Tool(
name="Weather",
description="Get current weather for any city",
func=get_weather
)
# Custom tool for calculations
def calculate(expression):
try:
result = eval(expression.replace("^", "**"))
return f"Result: {result}"
except:
return "Invalid mathematical expression"
calc_tool = Tool(
name="Calculator",
description="Perform mathematical calculations",
func=calculate
)
# Create an agent with tools and memory
tools = [weather_tool, calc_tool]
agent_memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
agent = create_react_agent(
llm=llm,
tools=tools,
prompt="""You are a helpful assistant with access to tools.
Available tools: {tool_names}
Tool descriptions: {tools}
Use tools when needed to provide accurate information.
Previous conversation: {chat_history}
Human: {input}
{agent_scratchpad}"""
)
agent_executor = AgentExecutor(
agent=agent,
tools=tools,
memory=agent_memory,
verbose=True
)
# Test the agent
result = agent_executor.invoke({"input": "What's the weather in San Francisco and what's 15 * 24?"})
print(result)
Embora o LangChain Python ofereça uma estrutura de programação robusta, muitos desenvolvedores consideram a interface visual do Latenode um excelente complemento. Usando o Latenode, você pode prototipar fluxos de trabalho como Solicitação HTTP → OpenAI GPT-4 → Armazenamento de Memória → Formatação de Resposta sem se aprofundar no código, reforçando sua compreensão desses conceitos enquanto cria aplicativos funcionais.
Essa combinação de memória e agentes permite aplicativos que retêm contexto, tomam decisões informadas e interagem perfeitamente com sistemas externos.
Fluxos de trabalho visuais oferecem uma maneira única de projetar e compreender o comportamento dos agentes, apresentando-os em um formato gráfico. Essa abordagem permite incluir ramificações e loops condicionais com facilidade. Enquanto o framework Python da LangChain é inegavelmente robusto, o construtor de fluxos de trabalho visuais da Latenode oferece uma maneira prática e intuitiva de compreender conceitos de IA e criar aplicações funcionais. Ele simplifica ideias complexas e as torna mais acessíveis, especialmente para quem não conhece os fluxos de trabalho de IA.
A interface de arrastar e soltar do Latenode transforma os conceitos abstratos do LangChain em fluxos de trabalho claros e visuais. Em vez de se preocupar com a sintaxe do Python, você pode se concentrar em como os dados se movem entre os componentes.
Neste sistema, os elementos LangChain são representados como nós interconectados. Por exemplo, um Solicitação HTTP nó pode desencadear um OpenAI GPT-4 nó. A saída poderia então fluir para um Armazenamento de memória nó e finalmente passar por um Formatação de Resposta nó para apresentação. Esta configuração espelha o que você normalmente codificaria em Python, mas remove as barreiras de sintaxe, tornando-a especialmente útil para iniciantes.
A representação visual da plataforma dá vida aos conceitos do LangChain, permitindo que os alunos vejam como os fluxos de trabalho de IA funcionam. Integrações e modelos de IA compatíveis oferecem a liberdade de experimentar ferramentas que você eventualmente usaria em aplicações do mundo real. Por exemplo, ao explorar o LangChain ConversationBufferMemory, você pode rastrear visualmente como o histórico de conversas flui de uma interação para a próxima. Essa clareza prática torna as ideias abstratas mais tangíveis e acelera o aprendizado em comparação com os métodos de codificação tradicionais, nos quais a depuração de problemas de memória geralmente exige um registro extenso.
O Latenode permite que você crie protótipos funcionais desde o início. Por exemplo, você pode replicar um gerador de posts de blog multietapas como um fluxo de trabalho visual: Webhook HTTP → OpenAI GPT-4 (Esboço) → OpenAI GPT-4 (Introdução) → OpenAI GPT-4 (Chamada para Ação) → planilhas do Google para armazenamento.
Essa abordagem visual simplifica a lógica por trás dos fluxos de trabalho. Fluxos condicionais e transformações de dados são representados por nós individuais, facilitando a compreensão de cada etapa. Por exemplo, ao criar um agente meteorológico, você pode conectar um API meteorológica nó para um OpenAI GPT-4 nó e então usar nós lógicos para ramificar a saída com base em condições específicas.
Latenode também inclui um Copiloto de código de IA, que gera snippets JavaScript alinhados aos padrões Python do LangChain. Esse recurso preenche a lacuna entre fluxos de trabalho visuais e a codificação, ajudando os alunos a enxergar os aspectos conceituais e técnicos de seus projetos. Muitos usuários consideram essa abordagem dupla útil para entender fluxos de trabalho antes de implementá-los em Python. A depuração também é simplificada, pois o formato visual permite monitorar o status do agente e o processo de tomada de decisão em cada etapa.
O Latenode oferece diversas vantagens para quem está começando a usar o LangChain. Um dos principais benefícios é a capacidade de iterar rapidamente. O desenvolvimento tradicional em Python geralmente envolve a configuração de ambientes, o gerenciamento de dependências e a solução de problemas de sintaxe antes mesmo de você poder testar seus fluxos de trabalho. O Latenode remove esses obstáculos, permitindo que você mergulhe diretamente na compreensão da arquitetura do LangChain.
A plataforma também é econômica para experimentação. Seu modelo de precificação baseado em execução cobra apenas pelo tempo de execução real, não por chamada de API, tornando-a ideal para testes durante a fase de aprendizado. Free plan, que inclui 300 créditos de execução por mês, oferece amplo espaço para experimentação e prototipagem.
Além de aprender os conceitos do LangChain, o Latenode apresenta integrações do mundo real. Você pode trabalhar com ferramentas como Noção, planilhas do Google, Stripe e WhatsApp, adquirindo experiência prática com aplicativos prontos para produção. Esta exposição prática prepara você para criar soluções prontas para os negócios.
O Latenode também estende os recursos do LangChain para automação web por meio de seu recurso de navegador headless. Você pode criar fluxos de trabalho que coletam dados, preenchem formulários e interagem com aplicações web, aplicando os padrões de memória e agente do LangChain. Esta aplicação prática preenche a lacuna entre conceitos teóricos e casos de uso práticos.
Por fim, o formato visual do Latenode incentiva a colaboração. As equipes podem revisar, modificar e compreender fluxos de trabalho facilmente, sem a necessidade de amplo conhecimento de Python. Isso o torna uma ótima ferramenta tanto para ambientes educacionais quanto para equipes de desenvolvimento, promovendo o aprendizado compartilhado e um progresso mais rápido.
A proficiência em LangChain Python abre as portas para a criação de aplicações avançadas de IA. No entanto, passar do aprendizado para a produção exige um planejamento cuidadoso e as ferramentas certas para garantir o sucesso.
O MVP da Documentação LangChain é um recurso essencial para um mergulho mais profundo em tópicos avançados. Ele fornece guias detalhados sobre composição de cadeias complexas e recursos de streaming. Além disso, o Lang Smith documentação de integração é inestimável para depuração e monitoramento de aplicativos em ambientes de produção.
Para obter informações práticas, Repositórios do GitHub oferecem exemplos do mundo real que vão além dos tutoriais básicos. O oficial Modelos LangChain O repositório é particularmente útil, fornecendo projetos iniciais prontos para produção para tarefas como sistemas de perguntas e respostas de documentos, agentes SQL e aplicações multimodais. Esses modelos enfatizam aspectos críticos como tratamento de erros, registro em log e gerenciamento de configuração, que muitas vezes são negligenciados em recursos para iniciantes.
Envolvendo-se com recursos da comunidade Comunidades como o servidor LangChain no Discord e o Reddit também podem ser úteis. Desenvolvedores frequentemente compartilham suas experiências com desafios de produção, oferecendo dicas sobre otimização de desempenho e gerenciamento de custos para aplicativos com uso intensivo de API.
Para aqueles que buscam aprofundar seus conhecimentos, o Livro de receitas LangChain É uma leitura obrigatória. Inclui técnicas avançadas para gerenciamento de memória, integração de ferramentas e orquestração de agentes. Seções sobre ferramentas personalizadas e sistemas multiagentes são particularmente úteis para a construção de soluções de negócios complexas e escaláveis.
Esses recursos fornecem a base de conhecimento necessária para a transição dos seus projetos LangChain do desenvolvimento para a produção.
Levar seu aplicativo para produção envolve abordar vários aspectos críticos, incluindo tratamento de erros, escalabilidade e monitoramento.
Limitação de taxa torna-se essencial ao trabalhar com APIs como OpenAI ou AntrópicoExceder as cotas pode levar a interrupções no serviço, impactando a experiência do usuário.
Gestão do meio ambiente também assume maior importância. Além do simples armazenamento de chaves de API, as configurações de produção se beneficiam de configurações estruturadas, adaptadas para ambientes de desenvolvimento, preparação e produção. Ferramentas seguras de gerenciamento de credenciais, como Gerenciador de segredos da AWS or Azure Key Vault, pode ajudar a proteger informações confidenciais.
Registro e observabilidade são essenciais para entender o desempenho do aplicativo e as interações do usuário. Embora o LangSmith ofereça rastreamento integrado para aplicativos LangChain, muitas equipes também implementam registros personalizados para rastrear métricas específicas do negócio.
À medida que o uso aumenta, otimização de custos torna-se uma prioridade. Técnicas como cache, refinamento rápido e escolha dos modelos certos podem ajudar a reduzir despesas sem comprometer a funcionalidade.
Testar aplicações de IA exige uma abordagem diferente em comparação com softwares tradicionais. Estruturas de avaliação devem mensurar aspectos como qualidade da resposta, precisão factual e consistência. Algumas equipes também utilizam conjuntos de dados valiosos para realizar testes de regressão, garantindo que suas aplicações permaneçam confiáveis à medida que evoluem.
Para equipes que buscam simplificar esses desafios de produção, o Latenode oferece uma solução poderosa para automatizar e gerenciar fluxos de trabalho com eficiência.
O Latenode preenche a lacuna entre protótipos e soluções prontas para produção, eliminando grande parte da complexidade da infraestrutura.
Está banco de dados embutido permite que desenvolvedores armazenem históricos de conversas, preferências do usuário e estados de aplicativos diretamente nos fluxos de trabalho. Isso elimina a necessidade de armazenamento externo de dados, otimizando a arquitetura e acelerando a implantação.
O MVP da automação de navegador sem cabeça O recurso estende os recursos do LangChain para fluxos de trabalho baseados na web. Isso permite que as empresas criem agentes de IA que interagem com aplicativos da web — preenchendo formulários, extraindo dados e mantendo o contexto conversacional com os sistemas de memória do LangChain.
Com mais 300 integrações de aplicativosO Latenode facilita a automatização de processos empresariais complexos. Por exemplo, um fluxo de trabalho de produção pode integrar Salesforce, OpenAI GPT-4, Slacke Planilhas Google para automatizar tarefas como qualificação de leads e acompanhamentos. Esses fluxos de trabalho, que normalmente exigiriam um extenso desenvolvimento personalizado em Python, podem ser criados rapidamente usando a plataforma da Latenode.
Para empresas que estão crescendo além da experimentação, a Latenode Plano de empresa começa em US$ 299/mês, oferecendo créditos de execução ilimitados e um histórico de log de 60 dias. Organizações que lidam com dados confidenciais também podem optar por opção de auto-hospedagem, garantindo a conformidade com os requisitos internos e regulatórios.
Muitas equipes adotam uma abordagem híbrida, usando o Latenode como base para a automação da produção, enquanto mantêm aplicações Python LangChain personalizadas para lógica especializada de IA. Essa estratégia combina a confiabilidade e os recursos de integração do Latenode com a flexibilidade do desenvolvimento sob medida, oferecendo soluções robustas e escaláveis.
O LangChain se destaca como uma ferramenta valiosa para a construção de aplicações de IA em comparação com as chamadas de API tradicionais. Ele suporta fluxos de trabalho estruturados Oferecendo recursos como gerenciamento de memória, raciocínio em várias etapas e integração perfeita de ferramentas. Esses recursos permitem que os desenvolvedores projetem sistemas de IA avançados e escaláveis.
Ao otimizar a orquestração de fluxos de trabalho complexos, o LangChain ajuda a reduzir o tempo de desenvolvimento, incentivando a modularidade e a reutilização de componentes. Isso o torna uma excelente estrutura para a criação de aplicações modernas de IA, especialmente aquelas que exigem tomada de decisão inteligente ou interações dinâmicas do usuário.
Configurar o LangChain pode ser complicado, pois depende do seu sistema operacional e hardware. Os desafios comuns incluem gerenciar dependências, resolver problemas de compatibilidade de pacotes e garantir suporte para requisitos específicos de hardware, como GPUs para tarefas avançadas.
Para facilitar o processo, existem guias passo a passo projetados para sistemas específicos, como macOS ou Windows. Esses guias abordam problemas comuns de configuração e fornecem instruções claras, mesmo para dispositivos mais novos, como o MacBook Pro M2. Usando esses recursos, você pode agilizar o processo de instalação e começar a trabalhar com o LangChain com o mínimo de complicações.
Os iniciantes encontrarão o Latenode's construtor de fluxo de trabalho visual uma ferramenta acessível para criar e prototipar aplicações LangChain, mesmo sem conhecimentos avançados de codificação. A plataforma interface de arrastar e soltar simplifica o processo de criação de fluxos de trabalho de IA, permitindo que os usuários priorizem a compreensão de conceitos em vez de lidar com programação complexa.
Por meio de sua abordagem de mapeamento visual, o Latenode ajuda novos usuários a compreender e implementar rapidamente os recursos do LangChain, como cadeias, agentes e memória. Esse método prático acelera o aprendizado e oferece resultados imediatos, tornando-se um excelente ponto de partida para iniciantes no desenvolvimento de IA.
Trocar aplicativos
Aplicativo 1
Aplicativo 2
- Escolha um gatilho
- Escolha uma ação
Sem necessidade de cartão de crédito
Sem restrição
