Historicamente, os desenvolvedores de Processamento de Linguagem Natural (NLP) utilizaram um stack otimizado para tarefas como classificação de texto e reconhecimento de entidades. Este sistema exigia grandes quantidades de dados rotulados e era dispendioso, o que limitava sua adoção em larga escala.

Desde o final de 2022, um novo stack tecnológico começou a emergir, focado em explorar o potencial dos LLMs para a geração de texto. Esse novo modelo é composto por quatro pilares: um pipeline de pré-processamento de dados, um endpoint de embeddings com um banco de dados vetorial, endpoints para LLMs e um framework de programação LLM.

O novo stack se destaca por não depender tanto de grafos de conhecimento como os modelos anteriores, utilizando em vez disso endpoints de LLM já disponíveis no mercado. Isso resulta em um aumento na eficiência e redução dos tempos de desenvolvimento.

Enquanto o uso de endpoints de embeddings e bancos de dados vetoriais representa uma evolução significativa, a integração desses componentes é facilitada por frameworks de programação que fornecem ferramentas de orquestração e abstrações para construir aplicações mais robustas e escaláveis.

A transição para este novo stack LLM representa um avanço promissor para o desenvolvimento de aplicações de NLP mais poderosas e eficientes. À medida que a tecnologia continua a evoluir, espera-se que inovações adicionais surjam, possibilitando que os desenvolvedores explorem ainda mais os benefícios dos LLMs. Para se manter atualizado sobre essas mudanças e mais conteúdos relevantes, inscreva-se em nossa newsletter e acompanhe nossas publicações diárias.

FONTES:

1. Artigo Original

2. LangChain

3. RETRO Document