LangChain & LangGraph

Desenvolvimento LangChain & LangGraph

Construímos aplicações de IA complexas com LangChain, o framework mais popular para desenvolvimento com LLMs. De pipelines RAG a sistemas multiagente com LangGraph, implementamos workflows de IA que vão além de um simples prompt, com observabilidade completa através do LangSmith.

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O LangChain é o principal framework open source para construir aplicações com modelos de linguagem que vão além do simples prompt-resposta. Permite encadear múltiplas chamadas a LLMs, ligar a fontes de dados externas, implementar memória conversacional e criar agentes autónomos que utilizam ferramentas. O LangGraph estende estas capacidades para workflows complexos multi-etapa com grafos de estado, permitindo sistemas multiagente com controlo fino sobre o fluxo de execução, ramificação condicional e human-in-the-loop. O LCEL (LangChain Expression Language) oferece uma sintaxe declarativa para compor chains complexas de forma legível e fácil de manter. Com o LangSmith obtém observabilidade completa do pipeline: traces detalhados de cada passo, métricas de latência e custo, avaliações de qualidade automatizadas e ferramentas de debugging em produção. O ecossistema LangChain suporta múltiplos fornecedores de LLMs (OpenAI, Anthropic, modelos open source), vector stores e ferramentas, permitindo trocar componentes sem reescrever a aplicação. A Soamee é especializada em desenvolvimento LangChain para empresas que precisam de pipelines RAG, sistemas multiagente e workflows de IA complexos em produção.

Framework

O que construímos com LangChain

Dominamos todo o ecossistema LangChain para construir aplicações de IA robustas e fáceis de manter em produção.

Chains & LCEL

Composição de cadeias de processamento com o LangChain Expression Language. Pipelines declarativos que combinam prompts, LLMs, parsers e transformações em fluxos reutilizáveis e testáveis, com tipagem forte.

Agentes autónomos

Agentes que raciocinam, planeiam e executam ações utilizando ferramentas. De agentes ReAct simples a sistemas multi-tool complexos que interagem com APIs, bases de dados e serviços externos.

Ferramentas e integrações

Definição e integração de ferramentas personalizadas que os agentes podem invocar. Pesquisa web, consultas a bases de dados, execução de código, chamadas a APIs e qualquer função de negócio como ferramenta.

Memória e estado

Sistemas de memória conversacional para manter o contexto entre interações. Buffer memory, summary memory, entity memory e memória persistente com bases de dados para conversas longas.

Workflows LangGraph

Grafos de estado para workflows complexos multi-etapa. Ramificação condicional, ciclos, paralelismo, checkpoints e human-in-the-loop. Ideal para processos que exigem múltiplas decisões e ações coordenadas.

Observabilidade LangSmith

Monitorização completa do pipeline de IA: traces detalhados de cada passo, métricas de latência e custo por chain, avaliações de qualidade automatizadas e ferramentas de debugging em produção.

Retrieval chains (RAG)

Pipelines RAG completos: ingestão de documentos, chunking inteligente, embeddings, pesquisa semântica, re-ranking e geração com contexto relevante e citação de fontes.

Output estruturado

Extração de dados estruturados a partir de texto livre com modelos Pydantic. Outputs tipados, validação automática, retry com correção e parsing robusto para alimentar sistemas a jusante.

Sistemas multiagente

Arquiteturas com múltiplos agentes de IA especializados que colaboram. Agentes supervisores, agentes tool-calling, agentes de planeamento e agentes de execução orquestrados com LangGraph para máximo controlo.

Casos de uso

Cenários reais com LangChain

Pipelines RAG em produção

Sistemas completos de Retrieval Augmented Generation que permitem aos utilizadores consultar bases documentais extensas em linguagem natural. Ingestão automática, chunking adaptativo, re-ranking e respostas com fontes citadas. Ideal para bases de conhecimento internas, documentação técnica e suporte.

Sistemas multiagente

Arquiteturas com múltiplos agentes de IA especializados que colaboram para resolver tarefas complexas. Um agente planeia, outro investiga, outro executa ações e outro verifica os resultados. Orquestrados com LangGraph para máximo controlo e observabilidade.

Workflows de IA complexos

Processos de negócio automatizados com múltiplos passos de IA: classificação, extração, enriquecimento, validação e ação. Ramificação condicional com base no conteúdo, human-in-the-loop para decisões críticas e checkpoints para recuperação.

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Processo

Como desenvolvemos com LangChain

Desenvolvimento iterativo com testes e observabilidade desde o primeiro dia.

Desenho do pipeline

Mapeamos o seu processo de negócio para um grafo LangChain/LangGraph. Definimos chains, ferramentas, memória e pontos de decisão. Selecionamos os LLMs e vector stores ideais.

01

Desenvolvimento com avaliações

Implementamos o pipeline com testes automatizados em cada passo. Datasets no LangSmith para testes de regressão, avaliações de qualidade com LLM-as-judge e métricas personalizadas.

02

Integração e deploy

Ligamos aos seus sistemas (APIs, bases de dados, armazenamento de ficheiros), configuramos o LangSmith para produção e fazemos o deploy com monitorização de custos e latência.

03

Iteração orientada por dados

Análise de traces reais no LangSmith, identificação de falhas, otimização de prompts e chains com base em dados de produção. Melhoria contínua mensurável.

04
Tecnologias

Stack LangChain

LangChain LangGraph LangSmith LCEL LangServe Python TypeScript OpenAI Anthropic Pinecone pgvector Chroma Weaviate FAISS Pydantic FastAPI Redis PostgreSQL Docker Kubernetes

Serviços relacionados

Todas as integrações Base de Conhecimento RAG Agentes de IA Automatização com IA Bases de Dados Vetoriais
FAQ

Perguntas frequentes sobre LangChain

O que é o LangChain e porquê utilizá-lo?
O LangChain é um framework open source que fornece abstrações e componentes para construir aplicações com LLMs. Em vez de fazer chamadas diretas às APIs da OpenAI ou do Claude, o LangChain dá-lhe ferramentas para encadear múltiplos passos, ligar a fontes de dados, implementar memória e criar agentes. Isto acelera o desenvolvimento, facilita a manutenção e permite mudar de fornecedor de LLM sem reescrever a aplicação.
Qual é a diferença entre LangChain e LangGraph?
O LangChain é ideal para chains lineares e agentes simples. O LangGraph estende o LangChain para workflows com estado complexo: grafos com ramificação condicional, ciclos, paralelismo e human-in-the-loop. Utilize o LangGraph quando o seu fluxo não é linear, quando precisa de checkpoints para recuperação ou quando vários agentes têm de se coordenar.
O LangChain acrescenta overhead ou latência?
O overhead do LangChain é mínimo em comparação com a latência das chamadas ao LLM. O framework acrescenta milissegundos, enquanto uma chamada ao GPT-4 demora segundos. Os benefícios em manutenção, observabilidade e produtividade de desenvolvimento superam largamente o overhead técnico, que é negligenciável. Além disso, com streaming e async nativos, o LangChain está otimizado para produção.
Preciso do LangSmith em produção?
O LangSmith é altamente recomendado em produção. Permite ver exatamente o que o seu pipeline faz em cada pedido: que prompts foram enviados, o que o LLM respondeu, quanto custou e quanto demorou. É essencial para debugging, otimização de custos e melhoria contínua da qualidade. Sem observabilidade, um pipeline de IA em produção é uma caixa negra impossível de manter.
Vamos começar

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Ajudamos a desenhar e desenvolver aplicações de IA complexas com LangChain e LangGraph, com observabilidade e testes desde o primeiro dia.

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