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Conceitos de IA Generativa
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Desde o início de 2023, ouvimos muito sobre o ChatGPT e outras ferramentas novas e empolgantes de IA generativa. O ChatGPT conquistou o mundo como uma aplicação conversacional de IA surpreendentemente capaz. Mas ele foi só o começo de uma nova onda de inovação em IA generativa.
Nos meses após o lançamento do ChatGPT, vimos uma enxurrada de startups e empresas aproveitando modelos de linguagem de grande porte semelhantes para criar aplicações inovadoras. Ferramentas como o ChatPDF permitem conversar naturalmente com documentos, e o AutoGPT usa arquiteturas baseadas em agentes para automatizar tarefas complexas. Todo dia parece surgir um novo app de IA generativa para resolver problemas reais de formas criativas.
Mas como esses sistemas poderosos são realmente construídos? E será que você poderia criar sua própria IA conversacional personalizada?
Neste blog, vamos revisar sete ferramentas essenciais de IA generativa para criar aplicações de IA e entender formas eficazes de construí-las.
Está curioso para saber por que o letramento em IA é tão importante? Confira nosso guia dedicado.
7 ferramentas essenciais de IA generativa
Essas ferramentas de IA generativa oferecem recursos como acesso a grandes modelos de linguagem, ajuste fino e treinamento de modelos, operações com LLMs (LLMOps), indexação e armazenamento de documentos, monitoramento, treinamento e serving de modelos, além da criação de aplicações web.
1. OpenAI
A API da OpenAI oferece modelos avançados de IA para desenvolvedores. Você pode gerar texto com os modelos GPT, encontrar textos semelhantes com embeddings, converter fala em texto com o Whisper e criar imagens com os modelos DALL-E.
A API da OpenAI facilita o acesso a grandes modelos de linguagem e visão para sua aplicação. Você não precisa construir infraestrutura ou fazer deploy e monitorar seu modelo. Com as APIs e outras ferramentas para desenvolvedores da OpenAI, fica fácil para qualquer pessoa criar uma startup inteira de IA.
Você pode acessar os modelos generativos da OpenAI via curl ou pela API em Python. O cheat sheet da API da OpenAI em Python traz instruções detalhadas para acessar todos os tipos de modelos, e nosso tutorial sobre como usar a API da OpenAI em Python tem mais detalhes.
2. Transformers
Tanto a biblioteca Python Transformers quanto a plataforma Hugging Face tiveram um papel crucial no desenvolvimento da comunidade open source de machine learning.
Com Transformers, você acessa datasets e modelos gratuitamente em segundos. A biblioteca Python Transformers também facilita ajustar grandes modelos de linguagem em novos conjuntos de dados.
Você pode fazer upload do seu modelo para o Hugging Face e usá-lo de forma semelhante à API da OpenAI. O Hugging Face também oferece soluções corporativas para aplicações em escala.
Em vez de depender de APIs de terceiros como a OpenAI, você pode criar seu próprio modelo de IA generativa, o que garante mais controle e segurança.
Se você é novo no Hugging Face, leia nosso tutorial uma introdução ao uso de Transformers e Hugging Face para aprender o básico.
3. LangChain
LangChain é um framework open source que facilita construir aplicações impulsionadas por grandes modelos de linguagem como o GPT-4. Ele oferece uma interface modular, gestão de prompts, gestão de contexto, VectorStores, encadeamento de múltiplos modelos e ferramentas, agentes de IA e acesso aos principais LLMs.
O LangChain é um ecossistema que permite criar facilmente aplicações de IA usando OpenAPI e outros LLMs. Com poucas linhas de código, é possível criar chatbots, automações de IA e aplicações inteligentes. É uma ferramenta popular no universo de IA pela facilidade de uso e velocidade de desenvolvimento. Seguindo o tutorial do LangChain sobre como construir aplicações com LLM, você entende seus recursos principais com exemplos de código.
4. Pinecone
Pinecone é um banco de dados vetorial gerenciado, otimizado para aplicações de machine learning com dados de alta dimensionalidade. Diferente dos bancos de dados tradicionais, bancos vetoriais como o Pinecone são otimizados para armazenar e analisar representações vetoriais complexas e multidimensionais de dados.
O Pinecone é um sistema de armazenamento que permite integrar documentos em PDF, arquivos Markdown e outros textos ao seu modelo de linguagem. Isso viabiliza respostas personalizadas em vez de generalistas.
Aprenda a lidar de forma eficiente com dados não estruturados e de alta dimensionalidade com o tutorial Mastering Vector Databases com Pinecone.
Além do Pinecone, você também pode conferir o ChromaDB. É um banco de dados open source autogerenciado que dispensa cadastro e funciona de forma integrada à sua aplicação.
Aprimoramento de IA para iniciantes
Aprenda os fundamentos da IA e do ChatGPT do zero.
5. Weights & Biases
Weights & Biases é uma plataforma para desenvolvedores de machine learning acompanharem experimentos, visualizarem resultados e otimizarem modelos. É uma ferramenta leve para registrar métricas, visualizar o treinamento, reproduzir experimentos, versionar dados e colaborar com equipes.
O W&B ajuda desenvolvedores a construir modelos de ML melhores por meio de experimentação e insights. A plataforma oferece monitoramento de modelos e um conjunto de ferramentas de LLMOps voltadas para aplicações de linguagem.
Você pode usar o W&B para acompanhar o desempenho de modelos generativos durante o treinamento e em produção. Individualmente, dá para usar um servidor em nuvem gratuitamente ou rodar seu próprio servidor.
Se você está começando com o Weights & Biases, confira o guia Experimentação em machine learning: uma introdução ao Weights & Biases para aprender a estruturar, registrar e analisar seus experimentos.
Para monitorar grandes modelos de linguagem em produção, a WhyLabs criou um toolkit open source, langkit, que extrai sinais de prompts e respostas, garantindo segurança e confiabilidade.
6. BentoML
O BentoML é um framework poderoso que permite a desenvolvedores e cientistas de dados construir e fazer deploy de produtos de IA de forma rápida e eficiente. Com o BentoML, integrar modelos de machine learning pré-treinados em produção fica simples, permitindo entregar valor aos usuários em minutos.
O BentoML oferece o bentoml/OpenLLM, projetado para simplificar operações com LLMs, deployment, fine-tuning, serving e monitoramento. O OpenLLM suporta vários LLMs de ponta e runtimes de modelos como StableLM, Falcon, Dolly e outros. Aprenda a construir e servir seu modelo com o OpenLLM em poucos minutos seguindo o tutorial Deploy a large language model with OpenLLM and BentoML.
7. Gradio
Gradio é uma ferramenta poderosa que ganhou bastante popularidade nas comunidades de IA por simplificar e acelerar o desenvolvimento de demos de machine learning. Ela oferece uma abordagem simples e modular para construir diversas aplicações web de IA, chatbots e apps de linguagem, tornando-se a escolha de muitos desenvolvedores.
Da mesma forma, o Streamlit é uma alternativa ao Gradio que oferece uma interface simplificada para criar aplicações web para IA generativa.
Antes de fazer o deploy do seu modelo generativo, é recomendável criar demos no Gradio, compartilhar com a comunidade e coletar feedback. Isso ajuda você a construir aplicações melhores. Além disso, dá para usar como interface para testar rapidamente seus modelos e impressionar as partes interessadas.
Consulte o cheat sheet The Generative AI Tools Landscape para ver as ferramentas construídas sobre modelos de IA generativa.
Resumo: ferramentas de IA generativa, casos de uso e alternativas
| Ferramenta | Principal caso de uso | Alternativas |
|---|---|---|
| OpenAI API | Modelos pré-treinados para geração de texto, embeddings, speech-to-text e geração de imagens. Soluções de IA plug-and-play. | Hugging Face (para mais controle e ajuste fino) |
| Hugging Face | Ajuste fino e uso de modelos open source para várias aplicações (PLN, visão computacional etc.). Mais controle sobre os modelos. | OpenAI API (para simplicidade e modelos pré-treinados) |
| LangChain | Construção de aplicações impulsionadas por LLMs (ex.: chatbots, assistentes inteligentes de documentos) com recursos de chaining, agentes e gestão de contexto. | OpenAI API (para implementações mais simples de chatbot) |
| Pinecone | Armazenamento e consulta de embeddings vetoriais em escala para aplicações de IA (ex.: busca em documentos, sistemas de recomendação). | ChromaDB (banco vetorial open source e autogerenciado) |
| ChromaDB | Banco vetorial autogerenciado para embeddings e busca vetorial. Ideal para desenvolvedores que buscam uma solução open source. | Pinecone (banco vetorial totalmente gerenciado e escalável) |
| Weights & Biases (W&B) | Rastreamento de experimentos de ML, otimização de modelos e monitoramento em produção. Ideal para LLMOps em grande escala. | WhyLabs (para monitoramento de LLMs e garantia de segurança) |
| BentoML | Deploy de modelos de machine learning em escala. Feito para produção, com suporte a vários modelos de ponta. | Gradio (para demos web mais simples e prototipagem rápida) |
| Gradio | Criação de interfaces web para modelos de ML, prototipagem e compartilhamento rápido de demos de IA com usuários não técnicos. | Streamlit (outra ferramenta para criar demos e apps de IA) |
Dicas para construir aplicações de IA generativa
Vamos explorar algumas dicas para criar uma aplicação de IA generativa econômica, segura, em conformidade e estável.
1. comece com um objetivo claro
Defina qual tipo de aplicação de IA generativa você quer construir e qual problema ela precisa resolver. Ter um objetivo claro economiza tempo e dinheiro.
2. escolha as ferramentas certas
Garanta que você selecionou as melhores APIs de terceiros, modelos, integrações, MLOps, ferramentas de monitoramento e automação. Escolher o que funciona para sua aplicação é crucial para o sucesso do projeto.
3. LLMOps é fundamental
Siga diretrizes de IA e monitore e mantenha seus modelos em produção. Ao focar em LLMOps, você reduz custos operacionais e entrega um produto estável e seguro aos usuários finais.
4. siga diretrizes de segurança
Detecte e analise possíveis prompt injections, vazamento de dados e outros comportamentos maliciosos. Implemente validação e sanitização rigorosas das entradas fornecidas pelos usuários para atender aos padrões do setor e evitar problemas legais.
5. teste seus modelos offline
Antes do deploy, teste seus LLMs offline quanto à precisão e outras métricas de desempenho.
6. comece pequeno, com capacidades limitadas
Em vez de construir uma plataforma completa de IA, comece com um recurso simples de chatbot e vá adicionando capacidades como upload de arquivos, geração de imagens etc.
7. infraestrutura do modelo
LLMOps pode sair caro, então faça uma análise de custos antes de escolher serviços de nuvem para sua aplicação. Muitas empresas perdem dinheiro por não conhecerem os requisitos de memória e computação.
8. monitore seu modelo em produção
Verifique degradação de desempenho, vieses e uso malicioso. Tenha um plano de rollback pronto.
Leia o guia desbloqueando a criatividade com IA generativa para explorar arte, música e literatura com a ajuda de modelos gerativos.
Conclusão
A IA generativa representa uma nova fronteira empolgante para criar aplicações inovadoras que antes eram inviáveis. Com as ferramentas certas e uma abordagem cuidadosa, desenvolvedores têm um potencial criativo imenso nas mãos. Modelos pré-treinados como o DALL-E 2 e o ChatGPT abriram a possibilidade de gerar imagens sintéticas impressionantes, textos com tom humano e muito mais.
Frameworks de MLOps ajudam a levar modelos generativos da pesquisa para a produção, enquanto monitoram vieses e desempenho. À medida que a tecnologia amadurece, esperamos interfaces cada vez mais intuitivas.
Embora seja preciso cautela com privacidade de dados, segurança e impactos sociais, a IA generativa tem potencial para permitir que empresas entreguem experiências realmente inovadoras e valiosas — e estamos apenas começando a explorar as possibilidades.
Agora que você conheceu as ferramentas essenciais, é hora de começar a construir seu projeto de IA generativa. Busque inspiração neste blog: 5 projetos que você pode construir com modelos generativos e ferramentas open source.
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FAQs
Preciso de habilidades técnicas avançadas para usar essas ferramentas de IA generativa?
Não necessariamente. Muitas dessas ferramentas, como a API da OpenAI, o Hugging Face e o Gradio, foram criadas para serem acessíveis mesmo para quem tem noções básicas de programação. Frameworks open source como LangChain e BentoML também simplificam vários aspectos do trabalho com grandes modelos de linguagem (LLMs). Dito isso, ter uma base em Python e conceitos de machine learning ajuda você a tirar mais proveito dessas ferramentas. Se você está começando, seguir tutoriais e aproveitar recursos da comunidade torna a curva de aprendizado bem mais tranquila.
Essas ferramentas são gratuitas ou preciso pagar para usá-las?
Muitas das ferramentas mencionadas, como Hugging Face Transformers, LangChain e Gradio, oferecem camadas gratuitas para você começar sem custo inicial. No entanto, recursos avançados, infraestrutura corporativa ou uso intenso podem exigir planos pagos. Por exemplo, a API da OpenAI opera no modelo pay-as-you-go, podendo ter isenções dentro de certos limites. Para deploy em nuvem (como Pinecone ou BentoML na AWS), você também pode ter custos com base em armazenamento, recursos computacionais ou número de requisições.
Como escolher qual ferramenta de IA generativa usar no meu projeto?
A escolha da ferramenta certa depende dos requisitos do seu projeto. Se você está construindo um chatbot ou IA conversacional, a API da OpenAI ou o LangChain podem ser a melhor opção. Para projetos com indexação de documentos e busca vetorial, Pinecone ou ChromaDB são mais adequados. Se o foco é rastrear modelos e experimentação, o Weights & Biases é uma opção poderosa. Se estiver em dúvida, comece definindo o problema que você quer resolver e avalie quais ferramentas oferecem os recursos de que precisa — seja treinar modelos, gerenciar LLMOps ou fazer deploy de apps web.
Sou um cientista de dados certificado que gosta de criar aplicativos de aprendizado de máquina e escrever blogs sobre ciência de dados. No momento, estou me concentrando na criação e edição de conteúdo e no trabalho com modelos de linguagem de grande porte.
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