RAG + LangChain: Potencializando LLMs com Seus Próprios Dados 🚀
O que vamos aprender? 🤔
Neste tutorial, vamos explorar como usar a técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com a biblioteca LangChain para integrar dados proprietários em Large Language Models (LLMs). Você vai aprender a melhorar as respostas do seu modelo usando dados externos, como páginas web ou documentos.
Configuração Inicial ⚙️
Antes de começar, certifique-se de ter o Python instalado. Vamos instalar as dependências necessárias:
pip install langchain openai faiss-cpu beautifulsoup4
Implementação Passo a Passo 👨💻
1. Criando o Arquivo Principal 📝
Vamos começar com o arquivo principal que demonstra a integração básica do LangChain com um LLM:
from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain
# Inicialize a API do OpenAI
openai = OpenAI(api_key="SUA_CHAVE_API")
# 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
resposta = llm_chain.run(filme="Openheimer", ano="2024")
print(resposta)
2. Web Scraping e Criação de Vetores 🕸️
Agora vamos criar a parte responsável por fazer web scraping e transformar o conteúdo em embeddings:
from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Carregue documentos da Wikipedia
loader = WebBaseLoader("https://pt.wikipedia.org/wiki/Filme_Openheimer")
documents = loader.load()
# Crie embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
# Configure o retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()
3. Funções Utilitárias 🛠️
Vamos encapsular as operações 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()
4. Integrando RAG 🔄
Por fim, vamos juntar todos os componentes para implementar a técnica RAG:
from langchain import OpenAI, ChatPromptTemplate, create_retrieval_chain
from your_module import url_to_retriever
# Inicialize OpenAI
openai = OpenAI(api_key="SUA_CHAVE_API")
# Crie retriever
retriever = url_to_retriever("https://pt.wikipedia.org/wiki/Filme_Openheimer")
# Template do prompt
prompt_template = ChatPromptTemplate(
template="Quantos Oscars o filme {filme} ganhou em {ano}?",
input_variables=["filme", "ano"]
)
# Crie cadeia de recuperação
chain = create_retrieval_chain(
llm=openai,
retriever=retriever,
prompt_template=prompt_template
)
# Execute
resposta = chain.run(filme="Openheimer", ano="2024")
print(resposta)
Dicas Importantes 💡
- Substituição da API Key: Não esqueça de substituir "SUA_CHAVE_API" pela sua chave da OpenAI
- Segurança: Nunca compartilhe sua chave API em repositórios públicos
- Custos: Fique atento ao uso da API da OpenAI, pois há custos associados
Aplicações Práticas 🎯
Este conhecimento pode ser aplicado em diversos cenários:
- Chatbots com conhecimento específico do seu domínio
- Sistemas de suporte com documentação personalizada
- Análise de documentos internos
- Assistentes virtuais especializados
Conclusão 🎉
Neste tutorial, você aprendeu como implementar a técnica RAG usando LangChain para melhorar as respostas dos LLMs com dados externos. Esta é uma técnica poderosa que permite criar aplicações mais inteligentes e contextualizadas.
O Que Vem Depois? 🚀
- Experimente com diferentes tipos de dados
- Ajuste os prompts para seus casos de uso
- Explore outras funcionalidades do LangChain
- Implemente em projetos reais
Recursos Úteis 📚
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