A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) está revolucionando a maneira como interagimos com a tecnologia, permitindo a criação de conteúdo novo e original, desde textos e imagens até vídeos e áudios. Este post explora os fundamentos da IA Generativa, sua evolução e como o framework LangChain em Python simplifica o desenvolvimento de aplicações baseadas em modelos de linguagem como o GPT e outros LLMs (Large Language Models).
A IA pode ser dividida em duas categorias: generativa e não generativa. A IA não generativa foca em tarefas de classificação e previsão, como diagnosticar doenças a partir de imagens médicas ou avaliar a elegibilidade para empréstimos. Já a IA generativa, como o próprio nome sugere, cria conteúdo novo. Um exemplo clássico é o ChatGPT, que permite a criação de currículos, planejamento de viagens e até mesmo a geração de imagens a partir de descrições textuais.
A evolução da IA Generativa passou por diversas fases, desde o aprendizado de máquina estatístico até as redes neurais recorrentes e os Transformers. Os LLMs, como o GPT-4, são modelos de linguagem treinados em enormes conjuntos de dados, permitindo-lhes prever a próxima palavra ou conjunto de palavras em uma sequência. Essa capacidade de "previsão" é o que possibilita a geração de texto coerente e contextualmente relevante.
Uma analogia útil para entender LLMs é compará-los a um papagaio estocástico. Assim como um papagaio pode imitar frases sem compreender seu significado, os LLMs utilizam probabilidade estatística para prever palavras com base nos dados de treinamento. No entanto, os LLMs, especialmente os grandes modelos, são capazes de capturar padrões e nuances complexas da linguagem, gerando resultados impressionantes.
Dois conceitos cruciais para aplicações de IA Generativa são embeddings e bancos de dados vetoriais. Embeddings são representações numéricas de texto que capturam seu significado, permitindo operações matemáticas com palavras e frases. Bancos de dados vetoriais armazenam esses embeddings e possibilitam buscas eficientes por similaridade semântica, fundamental para aplicações como o Google Search.
LangChain é um framework Python que simplifica o desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs. Ele oferece uma interface padronizada para interagir com diferentes modelos de linguagem, sejam eles comerciais, como o GPT-4, ou de código aberto, como o Llama 2. Isso facilita a troca de modelos sem a necessidade de reescrever grande parte do código.
LangChain também integra-se com diversas fontes de dados, como arquivos Excel, PDFs, bancos de dados SQL e APIs como o Google Search e Wikipedia. Essa integração é fundamental para o conceito de Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval Augmented Generation - RAG), que permite aos LLMs acessar e utilizar informações externas para gerar respostas mais completas e precisas.
O framework oferece diferentes tipos de chains, como as sequenciais, que permitem encadear múltiplas operações, e os agents, que combinam o raciocínio do LLM com ferramentas externas para realizar tarefas complexas. Além disso, LangChain incorpora o conceito de memória, permitindo que as aplicações "lembrem" de conversas anteriores, essencial para chatbots e assistentes virtuais.
Para ilustrar o poder do LangChain, foram desenvolvidos dois projetos práticos: uma ferramenta de pesquisa de notícias para análise de ações e uma ferramenta de perguntas e respostas para o setor varejista.
A ferramenta de pesquisa de notícias permite aos analistas inserir URLs de artigos e fazer perguntas sobre o conteúdo. O LangChain, combinado com embeddings e um banco de dados vetorial, recupera os trechos relevantes e gera respostas concisas, poupando tempo e esforço dos analistas.
A ferramenta de perguntas e respostas para o varejo demonstra como o LangChain pode ser usado para interagir com um banco de dados SQL em linguagem natural. O usuário faz perguntas como "Quantas camisetas Nike brancas tamanho extra pequeno temos em estoque?", e a ferramenta converte a pergunta em uma consulta SQL, executa no banco de dados e retorna a resposta. Este projeto utiliza o Google PaLM e técnicas como o few-shot learning para aprimorar a precisão da conversão de linguagem natural para SQL.
Com sua flexibilidade e capacidade de integrar diferentes modelos e fontes de dados, o LangChain se apresenta como uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento da próxima geração de aplicações de IA Generativa.
