LangChain.js & Generative AI

Antes de utilizar Inteligência Artificial em aplicações maiores, eu queria entender melhor o que realmente acontece entre uma pergunta enviada pelo usuário e a resposta apresentada na tela.

O LangChain.js & Generative AI Projects reúne experimentos realizados durante esse processo de aprendizado.

Indo além do prompt

Utilizar um modelo de linguagem pode parecer simples: enviamos uma pergunta e recebemos uma resposta.

Aplicações reais rapidamente tornam esse fluxo mais complexo.

Como permitir que uma IA consulte informações que ela não conhece? Como fazer uma conversa lembrar do que foi dito anteriormente? Como encontrar a informação correta dentro de uma grande quantidade de documentos?

Essas foram algumas das perguntas exploradas neste projeto.

Experimentando diferentes possibilidades

Em vez de construir um único produto, utilizei este repositório como laboratório.

Nele pude experimentar diferentes modelos, formas de armazenar informações e maneiras de fornecer contexto antes de uma resposta ser produzida.

Essa abordagem foi importante porque permitiu compreender as vantagens e limitações de cada estratégia antes de utilizá-las em projetos maiores.

Do laboratório para aplicações reais

Parte do conhecimento adquirido nesses experimentos passou posteriormente a influenciar outros projetos.

Conceitos relacionados à recuperação de informações, contexto, classificação e integração com modelos de linguagem aparecem de maneira mais madura em aplicações como o mAIo Assistant.

Por isso, vejo este projeto principalmente como um registro da transição entre estudar Inteligência Artificial e começar a utilizá-la como ferramenta de engenharia de software.