Trabalhando com LLMs

Configuração Inicial

Para começar a trabalhar com LLMs, precisamos primeiro configurar nosso ambiente e obter as credenciais necessárias.

Criando chaves na OpenAI

Para utilizar os modelos da OpenAI, você precisa criar uma chave de API:

1. Acesse platform.openai.com/api-keys
2. Faça login ou crie uma conta
3. Crie uma nova chave de API
4. Guarde a chave em um local seguro

Instalando as dependências

Para trabalhar com LLMs no Python, precisamos instalar algumas bibliotecas. Execute o seguinte comando:

pip install ipykernel langchain langchain-community langchain-openai openai huggingface_hub transformers jinja2 tiktoken pypdf yt_dlp pydub beautifulsoup4 google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib

Lista completa de dependências:

ipykernel
langchain
langchain-community
langchain-openai
openai
huggingface_hub
transformers
jinja2
tiktoken
pypdf
yt_dlp
pydub
beautifulsoup4
google-api-python-client
google-auth-httplib2
google-auth-oauthlib

Acessando um LLM

Para começar a usar um LLM, primeiro precisamos importar e configurar o modelo:

from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI()

# Fazendo uma chamada simples ao modelo
llm.invoke("Hello, how are you?")

Boas Práticas

1. Segurança:

   • Nunca compartilhe suas chaves de API
   • Use variáveis de ambiente para armazenar chaves
   • Mantenha suas dependências atualizadas

2. Otimização:

   • Cache respostas quando possível
   • Use o modelo mais apropriado para cada tarefa
   • Monitore o uso de tokens

3. Desenvolvimento:

   • Sempre trate erros de API
   • Implemente timeouts adequados
   • Mantenha logs das interações

Este guia apresenta os conceitos básicos para começar a trabalhar com LLMs usando Python e a biblioteca LangChain.