Engenharia de Software com IA - Parte 7/10 - Desenvolvimento de Aplicações com IA: SDK, LangChain, RAG e Prompts
Desenvolvimento de Aplicações com IA: SDK, LangChain, RAG e Prompts
Resposta rápida: desenvolver aplicações com IA envolve integrar modelos de linguagem a código, memória, recuperação de informações, classificação, extração estruturada e validação.
Este resumo apresenta os principais conceitos do Módulo 07 para construir aplicações de IA de forma organizada e confiável.
1. Fundamentos do desenvolvimento com IA
Uma aplicação de IA combina a aplicação tradicional com um modelo de linguagem. O desenvolvedor precisa controlar chamadas ao modelo, erros, prompts, contexto, memória e formato das respostas.
SDK ou framework?
O SDK permite chamadas diretas ao modelo. Frameworks como LangChain acrescentam componentes para organizar chains, memória, recuperação e processamento de documentos.
2. LangChain e composição
O LangChain permite combinar etapas em um fluxo, utilizando componentes como PromptTemplate, LLMChain, memória, retrievers e RouterChain.
O roteamento identifica a intenção e encaminha a solicitação para uma cadeia especializada. Um modelo menor e mais barato pode executar a classificação inicial.
3. RAG e recuperação de informações
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina recuperação de informações com geração por LLM. Documentos são processados e divididos em partes para permitir buscas por similaridade.
O chunking influencia a qualidade da recuperação. Por isso, diferentes tamanhos de fragmentos devem ser testados e comparados.
4. Prompts para aplicações
- Resumo: definir tamanho e informações essenciais.
- Tradução: preservar significado, tom e terminologia.
- Reescrita: especificar o que muda e o que permanece.
- Explicação: definir o nível de profundidade.
- Classificação: estabelecer categorias e formato de resposta.
5. Classificação e extração
LLMs podem transformar textos livres em informações estruturadas, como nome, data e valor. Quando a resposta será consumida por software, o formato deve ser definido e validado.
6. Saídas estruturadas e validação
Não se deve assumir que o modelo sempre respeitará o formato solicitado. A resposta pode ser validada com JSON Schema, Pydantic ou estruturas tipadas.
A validação deve verificar campos obrigatórios, tipos e estrutura. Para critérios semânticos, podem ser usados mecanismos de autoavaliação.
7. Memória e contexto
Aplicações conversacionais precisam controlar o contexto enviado ao modelo. O módulo aborda ConversationBufferMemory e memória baseada em recuperação vetorial.
8. Roteamento por intenção
- Receber a solicitação.
- Classificar a intenção.
- Selecionar a chain.
- Executar o processamento.
- Validar a resposta.
- Entregar o resultado.
9. Boas práticas
- Implementar retry e backoff.
- Validar respostas estruturadas.
- Testar diferentes estratégias de chunking.
- Usar modelos menores quando possível.
- Definir contratos claros para saídas consumidas por código.
- Separar classificação, recuperação, geração e validação quando necessário.
10. Resumo para revisão
| Conceito | Ideia principal |
|---|---|
| SDK | Integração direta com o modelo. |
| LangChain | Composição de chains, memória e recuperação. |
| RAG | Recuperação de informações para fornecer contexto. |
| Prompt | Define instruções e formato esperado. |
| Output estruturado | Transforma respostas em dados previsíveis. |
| Validação | Confirma se a resposta atende ao contrato. |
Perguntas frequentes
Quando usar LangChain?
Quando a aplicação precisa organizar múltiplas etapas, memória, recuperação ou roteamento. Para integrações simples, o SDK pode ser suficiente.
Por que validar respostas de LLM?
Porque o modelo pode produzir estruturas inválidas. A validação reduz o risco de propagar dados incorretos.
O que é RAG?
É uma arquitetura que recupera informações relevantes de uma base de conhecimento e fornece esse contexto ao modelo.
Continue aprendendo
O próximo módulo da trilha é Desenvolvimento de Agentes, ampliando estes fundamentos para aplicações com maior autonomia.
Ver outros conteúdos da trilha de Engenharia de Software com IA
Comentários
Postar um comentário