Como Usar a Vector Store no LangChain para Conversar com Documentos

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Lynn Mikami

Published on 30/04/2024

O LangChain tem causado impacto na indústria de tecnologia, especialmente quando se trata de criar aplicações com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Mas o que realmente o diferencia é o seu uso inovador de vector stores. Este artigo tem como objetivo ser o seu guia definitivo para entender como o LangChain e as vector stores se unem para criar aplicações LLM poderosas, eficientes e escaláveis.

Se você é um desenvolvedor buscando construir um chatbot ou um cientista de dados interessado em análise de texto, entender como o LangChain utiliza as vector stores é essencial. Então, vamos mergulhar e desbloquear todo o potencial dessa dupla dinâmica.

O que é o LangChain?

LangChain é um framework de ponta projetado para facilitar o desenvolvimento de aplicações e agentes que utilizam Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Em termos simples, é um conjunto de ferramentas que ajuda você a construir aplicações mais inteligentes, responsivas e versáteis, integrando LLMs como GPT-3 ou GPT-4 em sua pilha de software.

• Por que isso é importante: No mundo de hoje movido a dados, os LLMs estão se tornando cada vez mais cruciais para tarefas que vão desde o processamento de linguagem natural até o atendimento ao cliente automatizado.
• Recursos Principais: O LangChain oferece uma variedade de recursos como transformação de documentos, incorporação de dados e métodos avançados de recuperação, tornando-se uma solução única para o desenvolvimento baseado em LLMs.

Para que você pode usar o LangChain?

O LangChain não é apenas mais um framework; ele revoluciona a forma de trabalhar com Modelos de Linguagem Grandes. Veja porque:

1. Escalabilidade: O LangChain é projetado para escalar, permitindo que você manipule conjuntos de dados maiores e consultas mais complexas à medida que sua aplicação cresce.
2. Eficiência: Graças à sua integração com as vector stores, o LangChain oferece recuperação de dados rápida, o que muitas vezes é um gargalo em aplicações LLM.
3. Flexibilidade: Seja você esteja construindo um chatbot, um mecanismo de recomendação ou uma ferramenta de PNL complexa, a arquitetura modular do LangChain o torna extremamente versátil.

Como configurar o LangChain

Pré-requisitos: Python e Ambiente Virtual

Antes de mergulhar no LangChain, há alguns pré-requisitos que você precisará cuidar. O primeiro passo é garantir que você tenha o Python instalado em seu sistema. O LangChain é compatível com o Python 3.6 e versões posteriores.

• Instalando o Python: Você pode baixar a versão mais recente do Python no site oficial (opens in a new tab).

• Configurando um Ambiente Virtual: É uma boa prática criar um ambiente virtual para o seu projeto. Isso isola o seu projeto e evita quaisquer conflitos de dependência.

Veja como configurar um ambiente virtual:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # No Windows, use `myenv\Scripts\activate`

Conectando-se ao PostgreSQL

O próximo passo é configurar seu banco de dados PostgreSQL. O LangChain utiliza o PostgreSQL juntamente com a extensão pgvector para suas vector stores.

• Instalando o PostgreSQL: Você pode baixá-lo no site oficial do PostgreSQL (opens in a new tab).

• Instalando o pgvector: Uma vez que o PostgreSQL estiver configurado, você pode instalar a extensão pgvector diretamente do shell do PostgreSQL.

Aqui está um exemplo de comando SQL para instalar o pgvector:

CREATE EXTENSION pgvector;

Passos de Configuração

Por fim, você precisará configurar o LangChain para se conectar ao seu banco de dados PostgreSQL. Isso geralmente envolve definir variáveis de ambiente ou modificar um arquivo de configuração.

Aqui está um trecho de código Python de exemplo para conectar o LangChain ao PostgreSQL:

from langchain import LangChain
 
lc = LangChain(database_url="your_postgresql_database_url_here")

Seguindo estes passos, você terá um ambiente LangChain totalmente funcional, pronto para construir aplicações LLM poderosas.

O Papel das Vector Stores no LangChain

Introdução às Vector Stores

As vector stores são bancos de dados especializados projetados para lidar eficientemente com dados de vetor. No contexto do LangChain, elas servem como a base para armazenar e recuperar incorporações geradas a partir de Modelos de Linguagem Grandes. Mas o que são exatamente essas incorporações?

• Incorporações: São vetores de alta dimensionalidade que capturam a essência semântica dos dados de texto. Eles são gerados usando LLMs e são cruciais para tarefas como similaridade de texto, agrupamento e recuperação.

• Por que Vector Stores: Bancos de dados tradicionais não são otimizados para dados de alta dimensionalidade. As vector stores, por outro lado, são construídas para lidar com esses dados, oferecendo recuperação mais rápida e precisa.

PostgreSQL e pgvector: A Dupla Dinâmica

O LangChain utiliza o PostgreSQL juntamente com sua extensão, pgvector, como seu banco de dados de vetor principal. Veja como eles funcionam juntos:

1. PostgreSQL: Este é um sistema de banco de dados relacional de código aberto e poderoso. É conhecido por sua robustez e escalabilidade.

2. pgvector: Esta é uma extensão para o PostgreSQL que adiciona suporte para tipos de dados de vetor, permitindo o armazenamento e recuperação eficientes de vetores de alta dimensionalidade.

3. Sinergia: Quando utilizados juntos, o PostgreSQL e o pgvector oferecem uma experiência perfeita para armazenar e gerenciar dados vetoriais em aplicações da LangChain.

Aqui está um exemplo de código para criar uma tabela com uma coluna de vetor no PostgreSQL:

CREATE TABLE embeddings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    vector pgvector
);

Benefícios do Uso de Armazenamentos de Vetores na LangChain

As vantagens de usar armazenamentos de vetores como o PostgreSQL e o pgvector na LangChain são diversas:

• Velocidade: Os armazenamentos de vetores são otimizados para recuperar dados rapidamente, o que é essencial para aplicações em tempo real.

• Escalabilidade: À medida que sua aplicação cresce, os dados também crescem. Os armazenamentos de vetores podem lidar eficientemente com esse crescimento.

• Precisão: Ao utilizar algoritmos especializados para busca do vizinho mais próximo, os armazenamentos de vetores garantem que você obtenha os resultados mais relevantes.

Ao integrar armazenamentos de vetores, a LangChain não só otimiza o armazenamento de dados, mas também potencializa a recuperação de dados, tornando-se uma ferramenta indispensável para qualquer aplicação de LLM.

Como Preparar e Transformar Documentos com a LangChain

A Necessidade de Transformação de Documentos

Antes de poder armazenar seus dados em armazenamentos de vetores, muitas vezes é necessário transformá-los em um formato adequado. É aqui que entram em jogo as ferramentas de transformação de documentos da LangChain.

• TextSplitter: Esta é uma ferramenta incorporada na LangChain que ajuda a dividir seus documentos em partes menores, facilitando sua administração e recuperação.

• Normalização: A LangChain também oferece recursos para normalização de texto, o que é crucial para garantir a consistência dos dados.

TextSplitter: Uma Ferramenta da LangChain

TextSplitter é uma das ferramentas mais úteis da LangChain para a transformação de documentos. Ele permite que você divida documentos de texto extensos em partes menores e mais gerenciáveis. Isso é particularmente útil ao lidar com conjuntos de dados extensos ou artigos longos.

Aqui está um exemplo de código em Python que demonstra como usar o TextSplitter:

from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
text = "Seu documento de texto longo aqui..."
chunks = splitter.split(text)

Exemplo Prático: Preparando um Conjunto de Dados para um Chatbot

Digamos que você esteja construindo um chatbot e tenha um grande conjunto de dados de interações de clientes. Usando o TextSplitter da LangChain, você pode dividir essas interações em partes menores, facilitando a criação de representações incorporadas e o armazenamento delas no seu banco de dados vetorial.

# Exemplo de código para preparar um conjunto de dados de chatbot
from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
dataset = ["Interação do cliente 1", "Interação do cliente 2", ...]
dados_transformados = [splitter.split(interacao) for interacao in dataset]

Agora você deve ter uma boa compreensão de como as ferramentas de transformação de documentos da LangChain podem simplificar o processo de preparação de dados, facilitando o uso do poder dos armazenamentos de vetores.

Representações Incorporadas: Os Blocos de Construção

O que são Representações Incorporadas?

No mundo da aprendizagem de máquina e do processamento de linguagem natural, representações incorporadas são vetores de alta dimensão que capturam a essência semântica dos dados. Na LangChain, representações incorporadas atuam como a ponte entre os dados de texto brutos e os armazenamentos de vetores, onde esses dados são armazenados para recuperação eficiente.

• Geração: A LangChain integra-se com a API da OpenAI para gerar essas representações incorporadas a partir de seus dados de texto.

• Armazenamento: Uma vez geradas, essas representações incorporadas são armazenadas no banco de dados vetorial, prontas para serem recuperadas quando necessário.

Integração com a OpenAI

A LangChain oferece uma integração perfeita com a API da OpenAI, tornando extremamente fácil gerar representações incorporadas a partir de seus dados de texto. Isso é crucial porque a qualidade de suas representações incorporadas pode afetar significativamente o desempenho de sua aplicação de LLM.

Aqui está um exemplo de código em Python para gerar representações incorporadas usando a LangChain e a OpenAI:

from langchain import OpenAIEmbedder
 
embedder = OpenAIEmbedder(api_key="sua_chave_api_openai")
text = "Seus dados de texto aqui..."
embedding = embedder.generate_embedding(text)

Armazenando Representações Incorporadas em Armazenamentos de Vetores

Após gerar as representações incorporadas, o próximo passo é armazená-las em seu banco de dados vetorial. Na LangChain, isso é feito normalmente usando o PostgreSQL e sua extensão pgvector.

Veja como você pode inserir uma representação incorporada em uma tabela do PostgreSQL:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{sua_representacao_aqui}');

Ao entender o papel das representações incorporadas e como elas se integram com a LangChain e armazenamentos de vetores, você está bem encaminhado para construir aplicações LLM poderosas, eficientes e escaláveis.

Geração Potencializada por Recuperação (RAG) na LangChain

O que é RAG?

Geração Potencializada por Recuperação, ou RAG, é uma técnica que combina o poder de Modelos de Linguagem Grandes com métodos eficientes de recuperação de dados. Na LangChain, RAG é usado para aprimorar as capacidades de sistemas de perguntas e respostas, selecionando os documentos mais relevantes no armazenamento de vetores.

• Como Funciona: Quando uma consulta é feita, o RAG recupera as representações incorporadas mais relevantes do armazenamento de vetores e as usa para gerar uma resposta mais precisa e contextualmente relevante.

Como a LangChain Implementa o RAG

A implementação do RAG na LangChain é robusta e eficiente. Ela aproveita a velocidade e a precisão dos armazenamentos de vetores para recuperar rapidamente os documentos mais relevantes, que são então utilizados para gerar uma resposta.

Aqui está um exemplo de código em Python demonstrando a implementação de RAG na LangChain:

from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
query = "Sua pergunta aqui..."
resposta = ra_generator.generate_response(query)

Caso de Uso: Sistemas de Perguntas e Respostas

Uma das aplicações mais comuns do RAG na LangChain é em sistemas de perguntas e respostas. Seja um chatbot de atendimento ao cliente ou uma seção de perguntas frequentes automatizada, o RAG garante que as respostas geradas sejam precisas e contextualmente relevantes.

# Exemplo de código para um sistema de perguntas e respostas
from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
# Perguntas
questions = ["O que é o LangChain?", "Como funcionam as lojas de vetor?", ...]
 
responses = [ra_generator.generate_response(question) for question in questions]

Conclusão

Agora, você deve ter uma compreensão abrangente do LangChain e seu uso inovador das lojas de vetor. Desde a configuração inicial até recursos avançados, o LangChain oferece uma solução robusta e escalável para qualquer pessoa que queira construir aplicativos com Grandes Modelos de Linguagem. Sua integração perfeita com o PostgreSQL e o pgvector torna-o uma escolha ideal para armazenamento e recuperação eficiente de dados. Além disso, seus recursos avançados, como Geração com Recuperação Aumentada e ferramentas de transformação de documentos, tornam-no um framework versátil para uma variedade de aplicações.

Seja você um desenvolvedor experiente ou um novato no mundo dos Grandes Modelos de Linguagem, o LangChain oferece as ferramentas e recursos necessários para construir aplicativos poderosos, eficientes e escaláveis. Portanto, mergulhe no mundo do LangChain e desbloqueie todo o potencial de seus aplicativos de Grandes Modelos de Linguagem.

Perguntas Frequentes

O que é uma Loja de Vetor no LangChain?

Uma loja de vetor no LangChain é um banco de dados especializado projetado para lidar eficientemente com dados de vetor de alta dimensão. Serve como base para armazenar e recuperar incorporações geradas a partir de Grandes Modelos de Linguagem.

Qual Banco de Dados Vetorial o LangChain Utiliza?

O LangChain utiliza principalmente o PostgreSQL juntamente com sua extensão, pgvector, como seu banco de dados vetorial. Essa combinação permite o armazenamento e recuperação eficientes de vetores de alta dimensão.

Onde o LangChain Armazena os Dados?

O LangChain armazena seus dados em um banco de dados PostgreSQL com a extensão pgvector. Isso possibilita o tratamento eficiente de dados de vetor de alta dimensão.

Como Armazenar Dados em um Banco de Dados Vetorial?

Armazenar dados em um banco de dados vetorial no LangChain envolve algumas etapas:

1. Gerar Incorporações: Use a integração do LangChain com a OpenAI para gerar incorporações a partir dos seus dados de texto.

2. Transformar Documentos: Use ferramentas de transformação de documentos, como o TextSplitter, para preparar seus dados.

3. Inserir no Banco de Dados: Use comandos SQL para inserir essas incorporações no seu banco de dados PostgreSQL.

Aqui está um exemplo de comando SQL para inserir uma incorporação:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{sua_incorporação_aqui}');

Ao seguir essas etapas, você pode armazenar seus dados de forma eficiente no banco de dados vetorial do LangChain.