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Conceitos-chave do LangChain: por que precisamos dele?

Antes de mergulharmos no que é LangChain, vamos refletir sobre uma pergunta: quais são os desafios que encontramos quando queremos desenvolver uma aplicação real com GPT-4 ou outros LLM?

Chamar simplesmente a API de um LLM é de fato simples, mas uma aplicação real muitas vezes não é tão simples quanto “enviar um prompt e obter uma resposta”.

Imagine que você precisa:

* **Gerenciar o histórico das conversas:** Fazer com que o LLM se lembre das conversas anteriores e mantenha a coerência do contexto.
* **Integrar dados externos:** Embora o LLM tenha um conhecimento vasto, este é baseado nos dados de treinamento. Se sua aplicação deve consultar os últimos preços das ações, os perfis dos usuários ou documentos internos da empresa, o LLM não pode fazer isso diretamente.
* **Realizar ações específicas:** O LLM pode gerar texto, mas não pode enviar e-mails diretamente, atualizar bancos de dados ou chamar APIs externas.
* **Vincular várias etapas:** Uma tarefa complexa pode exigir ser decomposta em várias subtarefas, cada subtarefa podendo envolver diferentes ferramentas ou chamadas LLM.

Esses são problemas que a simples chamada de um LLM tem dificuldade em resolver. É aí que LangChain entra em cena.

Em termos simples, **LangChain é uma estrutura open source projetada para ajudar desenvolvedores a construir aplicações baseadas em modelos de linguagem de grande porte (LLM).** Ela fornece um conjunto de interfaces e ferramentas padronizadas que permitem integrar mais facilmente o LLM com outras fontes de dados, ferramentas e lógicas de aplicação, permitindo que você crie aplicações mais poderosas e inteligentes. Quando alguém pergunta “O que é LangChain?”, você pode entendê-lo como uma ferramenta para construir

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