Gems de IA: langchainrb
Este curso examina a langchainrb, a versão Ruby da ideia do Langchain, comparando cada peça com código escrito à mão. Ele trata da interface unificada de LLM e dos recursos de provedor que ela não expressa, como cache de prompt, saídas estruturadas, thinking e effort. Mostra os templates de prompt e o Assistant, que embrulha o laço do agente. Também cobre o Vectorsearch com pgvector e as decisões que ele toma por você. No fim, traz seis perguntas para avaliar uma gem de IA e uma costura que mantém qualquer biblioteca atrás de uma interface sua.
O que você vai aprender
- ✓Como funciona a interface unificada de LLM e o que ela não expressa
- ✓Templates de prompt com variáveis declaradas e sem lógica
- ✓Como o Assistant corresponde a um laço de agente escrito à mão, e o que você recoloca
- ✓O que o Vectorsearch com pgvector decide por você
- ✓Seis perguntas para avaliar a adoção de uma gem de IA
- ✓Como construir uma costura para que só uma classe cite a biblioteca
O que um framework de LLM promete
Você já construiu à mão um pipeline de RAG, um índice vetorial, um prompt com exemplos e um laço de agente. Cada um é um padrão conhecido, e qualquer pessoa sensata que olhe para esse trabalho faz a pergunta óbvia: existe uma gem para isso?
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7 aulasO que um framework de LLM promete
O que a langchainrb oferece, o estado dos lançamentos dela e a troca feita por toda interface unificada.
A interface unificada de LLM
A interface comum de complete, chat e embed, as válvulas de escape e os recursos da Anthropic descartados sem aviso.
Templates de prompt: a parte boa
Templates de prompt com variáveis declaradas e sem lógica, templates few-shot e uma versão portátil de vinte linhas.
Assistant: o laço do agente, embrulhado
Como o Assistant embrulha o laço do agente, seus callbacks e os orçamentos e portões que você recoloca.
Vectorsearch: RAG em três chamadas
O Vectorsearch com pgvector em quatro chamadas e as decisões de fatiamento, tenant, reindexação e índice que ele toma.
Avaliando uma gem de IA para adoção
Seis perguntas para avaliar uma gem de IA, aplicadas à langchainrb, e práticas que tornam a adoção reversível.
A costura, e um procedimento de decisão
Uma interface sua entre a aplicação e qualquer biblioteca de IA, e um procedimento de cinco passos para adotar uma.