De Zero a Engenharia de Prompt Avançada com Langchain em Python

Um aspecto importante dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) é o número de parâmetros que esses modelos usam para aprender. Quanto mais parâmetros um modelo tiver, melhor ele pode compreender a relação entre palavras e frases. Isso significa que modelos com bilhões de parâmetros têm a capacidade de gerar vários formatos de texto criativos e responder a perguntas abertas e desafiadoras de maneira informativa.

LLMs, como o ChatGPT, que utilizam o modelo Transformer, são proficientes em entender e gerar linguagem humana, tornando-os úteis para aplicações que requerem compreensão de linguagem natural. No entanto, eles não estão sem limitações, que incluem conhecimento desatualizado, incapacidade de interagir com sistemas externos, falta de compreensão de contexto e, às vezes, gerar respostas plausíveis, mas incorretas ou sem sentido, entre outros.

Abordar essas limitações requer integrar LLMs com fontes de dados e capacidades externas, o que pode apresentar complexidades e exigir habilidades de codificação e manipulação de dados extensivas. Isso, combinado com os desafios de entender conceitos de IA e algoritmos complexos, contribui para a curva de aprendizado associada ao desenvolvimento de aplicações usando LLMs.

No entanto, a integração de LLMs com outras ferramentas para formar aplicações LLM-potenciadas pode redefinir nosso cenário digital. O potencial dessas aplicações é vasto, incluindo melhorar a eficiência e produtividade, simplificar tarefas, aprimorar a tomada de decisões e fornecer experiências personalizadas.

Neste artigo, vamos mergulhar mais profundamente nesses problemas, explorando as técnicas avançadas de engenharia de prompt com Langchain, oferecendo explicações claras, exemplos práticos e instruções passo a passo sobre como implementá-las.

Langchain, uma biblioteca de ponta, traz conveniência e flexibilidade para projetar, implementar e ajustar prompts. À medida que desempacotamos os princípios e práticas da engenharia de prompt, você aprenderá a utilizar os recursos poderosos do Langchain para aproveitar as forças dos modelos de IA Gerativa de Estado da Arte, como o GPT-4.

Entendendo Prompts

Antes de mergulhar nas complexidades da engenharia de prompt, é essencial entender o conceito de prompts e sua importância.

Um ‘prompt‘ é uma sequência de tokens que são usados como entrada para um modelo de linguagem, instruindo-o a gerar um tipo particular de resposta. Prompts desempenham um papel crucial na direção do comportamento de um modelo. Eles podem impactar a qualidade do texto gerado, e quando criados corretamente, podem ajudar o modelo a fornecer resultados insightivos, precisos e específicos de contexto.

A engenharia de prompt é a arte e ciência de projetar prompts eficazes. O objetivo é obter a saída desejada de um modelo de linguagem. Ao selecionar e estruturar prompts cuidadosamente, é possível guiar o modelo para gerar respostas mais precisas e relevantes. Na prática, isso envolve ajustar as frases de entrada para atender aos vieses de treinamento e estruturais do modelo.

A sofisticação da engenharia de prompt varia desde técnicas simples, como alimentar o modelo com palavras-chave relevantes, até métodos mais avançados que envolvem o design de prompts complexos e estruturados que usam a mecânica interna do modelo a seu favor.

Langchain: A Ferramenta de Prompt de Crescimento Mais Rápido

LangChain, lançado em outubro de 2022 por Harrison Chase, se tornou uma das frameworks de código aberto mais bem avaliadas no GitHub em 2023. Ele oferece uma interface simplificada e padronizada para incorporar Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em aplicações. Ele também fornece uma interface rica em recursos para engenharia de prompt, permitindo que os desenvolvedores experimentem diferentes estratégias e avaliem seus resultados. Ao utilizar o Langchain, você pode realizar tarefas de engenharia de prompt de forma mais eficaz e intuitiva.

LangFlow serve como uma interface do usuário para orquestrar componentes do LangChain em um fluxograma executável, permitindo prototipagem e experimentação rápida.

LangChain preenche uma lacuna crucial no desenvolvimento de IA para as massas. Ele permite uma variedade de aplicações de NLP, como assistentes virtuais, geradores de conteúdo, sistemas de resposta a perguntas e muito mais, para resolver uma gama de problemas do mundo real.

Em vez de ser um modelo ou fornecedor autônomo, o LangChain simplifica a interação com modelos diversificados, estendendo as capacidades de aplicações LLM além das limitações de uma chamada de API simples.

A Arquitetura do LangChain

Os principais componentes do LangChain incluem Model I/O, Prompt Templates, Memória, Agentes e Cadeias.

Model I/O

LangChain facilita uma conexão sem esforço com vários modelos de linguagem, envolvendo-os com uma interface padronizada conhecida como Model I/O. Isso facilita uma mudança de modelo sem esforço para otimização ou melhor desempenho. O LangChain suporta vários provedores de modelos de linguagem, incluindo OpenAI, HuggingFace, Azure, Fireworks e muito mais.

Prompt Templates

Esses são usados para gerenciar e otimizar interações com LLMs, fornecendo instruções concisas ou exemplos. Otimizar prompts melhora o desempenho do modelo, e sua flexibilidade contribui significativamente para o processo de entrada.
your chosen action from [{tool_names}]
your input for the action
http://arxiv.org/abs/2307.10652v1, http://arxiv.org/abs/2307.07002v1, http://arxiv.org/abs/2307.12114v1, http://arxiv.org/abs/2307.16217v1

[/code]

Você pode facilmente mudar de modelo ou alterar o sistema conforme necessário. Por exemplo, aqui estamos mudando para o GPT-4, que acaba por fornecer uma resposta muito melhor e mais detalhada.

sources = get_arxiv_data(2)
chain = load_qa_with_sources_chain(OpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0))

Os avanços recentes em NLP incluem o uso de redes neurais profundas (DNNs) para análise automática de texto e tarefas de NLP, como verificação ortográfica, detecção de idioma, extração de entidades, detecção de autor, resposta a perguntas e outras tarefas.
http://arxiv.org/abs/2307.10652v1, http://arxiv.org/abs/2307.07002v1, http://arxiv.org/abs/2307.12114v1, http://arxiv.org/abs/2307.16217v1

Um token no GPT-4 pode ser tão curto quanto um caractere ou tão longo quanto uma palavra. Por exemplo, o GPT-4-32K pode processar até 32.000 tokens em uma única execução, enquanto o GPT-4-8K e o GPT-3.5-turbo suportam 8.000 e 4.000 tokens, respectivamente.

No contexto de nosso sistema de Perguntas e Respostas, se um artigo acadêmico exceder o limite máximo de tokens, o sistema falhará em processá-lo em sua totalidade, afetando assim a qualidade e a completude das respostas. Para contornar esse problema, o texto pode ser dividido em partes menores que atendam ao limite de tokens.

FAISS (Facebook AI Similarity Search) ajuda a encontrar rapidamente os trechos de texto mais relevantes relacionados à pergunta do usuário. Ele cria uma representação vetorial de cada trecho de texto e usa esses vetores para identificar e recuperar os trechos mais semelhantes à representação vetorial de uma pergunta dada.

É importante lembrar que, mesmo com o uso de ferramentas como o FAISS, a necessidade de dividir o texto em trechos menores devido às limitações de tokens pode às vezes levar à perda de contexto, afetando a qualidade das respostas. Portanto, o gerenciamento e a otimização cuidadosos do uso de tokens são cruciais ao trabalhar com esses grandes modelos de linguagem.

pip install faiss-cpu langchain CharacterTextSplitter

Depois de garantir que as bibliotecas estejam instaladas, execute

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores.faiss import FAISS
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
documents = get_arxiv_data(max_results=10) # Agora podemos usar mais dados
document_chunks = []
splitter = CharacterTextSplitter(separator=" ", chunk_size=1024, chunk_overlap=0)
http://arxiv.org/abs/2307.10652v1, http://arxiv.org/abs/2307.07002v1, http://arxiv.org/abs/2307.12114v1, http://arxiv.org/abs/2307.16217v1

Conclusão

A integração de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em aplicações acelerou a adoção de vários domínios, incluindo tradução de idiomas, análise de sentimento e recuperação de informações. A engenharia de prompt é uma ferramenta poderosa para maximizar o potencial desses modelos, e o Langchain está liderando o caminho na simplificação dessa tarefa complexa. Sua interface padronizada, modelos de prompt flexíveis, integração de modelo robusta e o uso inovador de agentes e cadeias garantem resultados ótimos para o desempenho dos LLMs.

No entanto, apesar desses avanços, há algumas dicas a serem lembradas. Ao usar o Langchain, é essencial entender que a qualidade da saída depende fortemente da formulação do prompt. Experimentar diferentes estilos e estruturas de prompt pode render resultados aprimorados. Além disso, lembre-se de que, embora o Langchain suporte uma variedade de modelos de linguagem, cada um tem suas forças e fraquezas. Escolher o modelo certo para sua tarefa específica é crucial. Por fim, é importante lembrar que o uso desses modelos vem com considerações de custo, pois o processamento de tokens influencia diretamente o custo das interações.

Como demonstrado no guia passo a passo, o Langchain pode potencializar aplicações robustas, como o Sistema de Perguntas e Respostas de Literatura Acadêmica. Com uma comunidade de usuários em crescimento e uma presença cada vez mais proeminente no cenário de código aberto, o Langchain promete ser uma ferramenta fundamental para aproveitar todo o potencial dos LLMs, como o GPT-4.