Imagine o poder de ter seu próprio assistente de IA, que pode encontrar informações rapidamente e conversar, assim como o sofisticado Perplexity. Este não é um sonho distante, mas um projeto tangível você pode embarcar hoje. Com as ferramentas e orientações certas, você pode criar um assistente que não apenas entende e gera linguagem diferenciada, mas também pesquisa com precisão incrível. Este artigo irá guiá-lo pelas etapas para construir esse assistente, que chamaremos de “Perplexity Light”, usando tecnologias de ponta.
O segredo por trás das impressionantes capacidades do Perplexity original reside na sua interação com modelos de linguagem avançados. Para replicar isso, você usará a biblioteca LangChain e LangGraph mais recentes. Essas ferramentas simplificam o complexo processo de construção de agentes linguísticos, organizando-os em gráficos, tornando a execução de tarefas de IA mais fácil. direto do que as abordagens de programação tradicionais.
No centro do seu assistente de IA estará o GPT-4, o modelo de linguagem mais recente da OpenAI. É celebrado por sua profunda compreensão da linguagem e por sua capacidade de gerar respostas que parecem incrivelmente humanas. Ao combinar o GPT-4 com as funcionalidades robustas de pesquisa do Tavily AI, seu assistente não apenas manterá conversas naturais, mas também será capaz de recuperar informações com precisão excepcional.
Crie seu próprio assistente de IA Perplexity
No tutorial abaixo gentilmente criado pela AI Anytime, explore como utilizar LangGraph, uma biblioteca projetada para construir aplicativos multiatores com estado. LangGraph, construído em LangChain, para permitir a coordenação de vários ‘atores’ e como isso é particularmente útil para adicionar ciclos às suas aplicações LLM, indo além dos recursos de uma estrutura DAG tradicional.
“LangGraph é uma biblioteca para construir aplicativos multiatores com estado com LLMs, construídos sobre (e destinados a serem usados com) LangChain. Ele estende a linguagem de expressão LangChain com a capacidade de coordenar múltiplas cadeias (ou atores) em várias etapas de computação de maneira cíclica. É inspirado em Pregel e Apache Beam. A interface atual exposta é inspirada no NetworkX.”
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Seu assistente de IA será executado em um microsserviço Fast API, perfeito para lidar com a natureza assíncrona das interações de IA. Este quadro é conhecido pela sua velocidade e eficiência, tornando-o uma excelente escolha para o seu projeto. Se você está pensando em adicionar uma interface de usuário, considere usar o Bootstrap por seus recursos de design responsivo e sua ampla gama de componentes.
Como fazer isso com Perplexity
A jornada para desenvolver seu assistente de IA começa com o Google Colab, uma plataforma de codificação colaborativa e fácil de usar que opera na nuvem. Começando neste ambiente flexível, você eventualmente fará a transição para o mundo mais estruturado de um aplicativo Fast API.
A funcionalidade central do Perplexity Light é o que o torna verdadeiramente especial. Ele permitirá que os usuários façam perguntas e recebam respostas geradas por IA, imitando um conversa natural. Esse recurso não é apenas uma maravilha técnica; representa um passo em frente no sentido de tornar o acesso e a gestão da informação desatado para usuários.
Perplexity Light também abre portas para quem busca criar produtos mínimos viáveis (MVPs) ou provas de conceito. Com o nível gratuito do Tavily AI para solicitações iniciais, você pode começar a experimentar e refinar seu aplicativo sem um investimento financeiro significativo, incentivando a inovação no domínio dos assistentes de IA.
Construir um assistente de IA semelhante ao Perplexity significa unir tecnologias sofisticadas. Ao aproveitar os recursos do LangGraph, GPT-4 e Tavily AI em uma estrutura Fast API, você não está apenas criando um aplicativo; você está moldando o futuro de Ferramentas de pesquisa e interação com tecnologia de IA. Este guia é o primeiro passo para criar um assistente que não apenas execute tarefas, mas também transforme a forma como interagimos com a tecnologia. Para obter mais informações sobre LangGraph, consulte a documentação oficial.
