Automatizando Respostas com LangChain e OpenAI: Guia Completo

Silvano Souza
  • 7:08 minutos

O mundo da automação de processos e da inteligência artificial evoluiu consideravelmente com o advento de modelos de linguagem poderosos como o GPT-4. Neste guia, vamos explorar como utilizar ferramentas e técnicas avançadas para construir soluções de IA personalizadas, desde a configuração de agentes até o uso de serviços de embeddings e FAISS para pesquisa de documentos. Este guia foi elaborado para desenvolvedores que buscam implementar soluções inteligentes, eficientes e escaláveis, utilizando a biblioteca LangChain e a OpenAI.

Introdução ao LangChain

Neste primeiro capítulo, vamos entender o que é o LangChain e como ele se destaca no desenvolvimento de agentes inteligentes que podem resolver problemas complexos.

O que é LangChain?

O LangChain é uma biblioteca que permite a criação de agentes inteligentes capazes de executar tarefas baseadas em linguagem natural, interagindo com modelos de linguagem grandes (LLMs). A principal vantagem do LangChain é sua habilidade de integrar LLMs com ferramentas externas, como sistemas de consulta a documentos ou bancos de dados, oferecendo respostas mais assertivas e contextualizadas.

Por que usar LangChain?

Ao integrar ferramentas como a OpenAI e bibliotecas de pesquisa de documentos, o LangChain permite que você crie soluções automatizadas para:

  • Responder a perguntas complexas;
  • Consultar e processar grandes volumes de dados textuais;
  • Automatizar processos que dependem de informações externas.

Estruturando o Projeto

Agora que entendemos a importância do LangChain, vamos configurar o ambiente do projeto, considerando o uso de múltiplos serviços integrados.

Configurando o Ambiente

Aqui está o passo a passo de configuração do ambiente:

  1. Instalação de Dependências: Utilize as bibliotecas essenciais, como langchain, concurrent.futures para tarefas assíncronas e o cliente OpenAI para interagir com modelos de linguagem.

    pip install langchain openai concurrent.futures

  2. Chave de API: O primeiro passo para o uso dos LLMs é a integração com a OpenAI. Certifique-se de ter sua chave de API configurada em um arquivo .env.

    OPENAI_API_KEY=suachave

Organização dos Serviços

Neste projeto, implementaremos diversos serviços, cada um responsável por uma tarefa específica, tais como:

  • AgentService: Para gerir as interações do agente com o usuário.
  • DocumentService: Para carregar documentos e processar dados textuais.
  • FAISSService: Para indexação e pesquisa eficiente de documentos.
  • InteractionHistoryService: Para gerenciar o histórico de interações.
  • LLMService: Para configurar o modelo de linguagem da OpenAI.

Construindo um Agente Inteligente

Aqui, exploraremos como construir um agente que toma decisões e responde a perguntas usando dados contextuais.

Criando o AgentService

O AgentService é o coração da nossa solução. Ele utiliza o modelo de linguagem para interpretar as perguntas dos usuários e responder com base em um contexto fornecido.

class AgentService:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.agent_executor = self.create_agent(llm, tools)

    @staticmethod
    def create_agent(llm, tools):
        # Prompt dinâmico para o agente tomar decisões com base no contexto
        template = '''Answer the following questions...'''
        
        # Cria o agente com o LLM e as ferramentas
        agent = create_react_agent(llm, tools, PromptTemplate(template))
        return AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

Este serviço recebe perguntas e toma ações em uma estrutura de pensamento, ação, observação e resposta final.

Carregando e Indexando Documentos com FAISS

Um dos principais desafios em sistemas de IA é a habilidade de consultar grandes volumes de dados textuais rapidamente. Aqui, mostramos como o FAISSService permite a criação de índices eficientes para pesquisas.

Criando o FAISS Index

FAISS é uma biblioteca poderosa para pesquisa de vetores e é muito eficiente quando combinada com embeddings da OpenAI.

class FAISSService:
    def create_index(self, documents):
        text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=712, chunk_overlap=50)
        split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
        self.faiss_index = FAISS.from_documents(split_docs, self.embeddings)

Este serviço divide os documentos em pequenos pedaços (chunks) e cria um índice baseado em embeddings, facilitando a pesquisa de respostas relevantes.

Gerenciando o Histórico de Interações

O histórico de interações entre o usuário e o agente é fundamental para fornecer respostas mais precisas, pois permite ao sistema manter o contexto de conversas anteriores.

class InteractionHistoryService:
    def __init__(self, max_interactions=10):
        self.history = {}
        self.max_interactions = max_interactions

Ao usar este serviço, garantimos que o contexto da conversa é mantido, permitindo uma experiência de usuário mais coesa.

Implementando um Modelo de Linguagem Personalizado

Nesta etapa, vamos configurar o modelo de linguagem da OpenAI com parâmetros específicos, garantindo uma geração de respostas mais coerente.

class LLMService:
    def initialize_llm(self, api_key):
        return ChatOpenAI(api_key=api_key, model=MODEL_NAME, temperature=TEMPERATURE)

Configurações como temperatura e número máximo de tokens são importantes para ajustar a precisão e fluidez das respostas geradas pelo modelo.

Criando o Loop de Interação

Finalmente, integramos todos os serviços para criar uma aplicação interativa. O loop de interação com o usuário utiliza a lógica de pesquisas por documentos e o contexto fornecido para gerar respostas inteligentes.

while True:
    query = input("Faça sua pergunta: ")
    context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs]) + "\n"
    response = agent_service.get_response(query, context)
    print("Resposta do Agente: ", response)

Este loop contínuo permite ao usuário fazer perguntas e receber respostas em tempo real, tudo utilizando as funcionalidades descritas ao longo deste guia.

Aprimorando o Sistema com Timeout e Regras de Negócio

A medida que você desenvolve soluções de IA automatizadas, é essencial garantir que o sistema responda em um tempo aceitável e atenda às regras de negócio específicas da aplicação. Isso não apenas melhora a experiência do usuário, mas também evita problemas operacionais, como processos que consomem recursos de forma desnecessária. Neste capítulo, veremos como implementar um controle de timeout e aplicar regras de negócio no agente.

Implementando Timeout para Respostas

Em sistemas de IA, operações como consultas em bases de dados ou processamento de grandes volumes de dados podem, por vezes, demorar mais do que o esperado. Implementar um controle de timeout garante que o sistema não fique preso em uma operação indefinidamente.

Exemplo de Timeout com concurrent.futures

A biblioteca concurrent.futures do Python é ideal para implementar timeout em funções que podem demorar a responder, permitindo o cancelamento de tarefas que excedam o tempo limite.

import concurrent.futures

def get_response_with_timeout(agent_service, query, context, timeout=10):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        future = executor.submit(agent_service.get_response, query, context)
        try:
            return future.result(timeout=timeout)
        except concurrent.futures.TimeoutError:
            return "A operação demorou demais para responder. Tente novamente."

Neste exemplo, o método get_response_with_timeout utiliza um executor de thread para lidar com a execução da tarefa. Se o agente não conseguir gerar uma resposta dentro do tempo limite (neste caso, 10 segundos), o sistema devolve uma mensagem de erro informando ao usuário.

Aplicando Regras de Negócio no Agente

Além de gerenciar o tempo de resposta, é importante aplicar regras de negócio que determinem como o agente deve agir diante de certas situações. Essas regras podem ser específicas ao domínio do problema, como limitar certos tipos de respostas ou impor restrições no processamento de determinadas entradas.

Exemplo de Regra de Negócio: Respostas Baseadas em Palavras-Chave

Imagine um cenário onde o agente deve limitar respostas a perguntas que contenham certas palavras-chave. Podemos criar uma função que filtra as perguntas e responde de acordo com as regras pré-definidas.

class AgentService:
    def __init__(self, llm, tools, allowed_keywords=None):
        self.agent_executor = self.create_agent(llm, tools)
        self.allowed_keywords = allowed_keywords or []

    def check_keywords(self, query):
        return any(keyword in query.lower() for keyword in self.allowed_keywords)

    def get_response(self, query, context):
        if not self.check_keywords(query):
            return "Essa pergunta não pode ser respondida pelo sistema."
        return self.agent_executor.run(query, context)

Aqui, o método check_keywords verifica se a pergunta contém as palavras-chave permitidas. Se a consulta do usuário não atender a esses critérios, o agente responde com uma mensagem padrão, em vez de processar a pergunta. Isso pode ser útil em cenários empresariais onde nem todas as informações podem ser fornecidas ao usuário.

Limite de Tamanho de Entrada

Outra regra de negócio comum é o limite de tamanho da entrada fornecida pelo usuário. Limitar o tamanho de entrada pode evitar que consultas muito longas ou inadequadas sobrecarreguem o sistema.

class AgentService:
    MAX_QUERY_LENGTH = 256

    def get_response(self, query, context):
        if len(query) > self.MAX_QUERY_LENGTH:
            return f"A pergunta é muito longa. Por favor, limite sua pergunta a {self.MAX_QUERY_LENGTH} caracteres."
        return self.agent_executor.run(query, context)

Neste exemplo, o agente impõe um limite de 256 caracteres para a consulta. Se o usuário enviar uma pergunta que exceda esse limite, o agente devolverá uma mensagem de erro.

Verificação de Respostas Repetidas

Em sistemas de IA, às vezes o modelo pode gerar respostas repetitivas, especialmente em diálogos mais longos. Para evitar isso, podemos implementar uma verificação simples que compara a nova resposta com as anteriores.

class InteractionHistoryService:
    def __init__(self, max_interactions=10):
        self.history = []
        self.max_interactions = max_interactions

    def add_to_history(self, response):
        if len(self.history) >= self.max_interactions:
            self.history.pop(0)
        self.history.append(response)

    def is_repeated_response(self, response):
        return response in self.history

# No AgentService
def get_response(self, query, context):
    response = self.agent_executor.run(query, context)
    
    if interaction_history_service.is_repeated_response(response):
        return "Resposta repetida. Reformule sua pergunta."

    interaction_history_service.add_to_history(response)
    return response

Aqui, o InteractionHistoryService gerencia um histórico de respostas e verifica se a nova resposta já foi dada recentemente. Caso seja uma repetição, o agente pede ao usuário para reformular sua pergunta.

Conclusão

Este guia apresentou uma abordagem detalhada para a criação de agentes inteligentes usando o LangChain e a OpenAI. Com as técnicas descritas, você poderá desenvolver soluções robustas para automatizar interações e resolver problemas complexos de maneira escalável.

Este guia foi criado com o objetivo de fornecer a você as ferramentas necessárias para implementar agentes de IA poderosos e eficientes em seus projetos.

Acesso ao Código-Fonte

Você pode acessar o código-fonte completo deste projeto no meu repositório do GitHub. Sinta-se à vontade para explorar, contribuir ou adaptar o código para suas necessidades. Clique no link abaixo para visitar o repositório:

GitHub - ask-docs-ia

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