Casibase: A Revolução Open-Source em Bancos de Dados de Conhecimento com IA, Similar ao LangChain

Introdução ao Casibase e o Cenário das Aplicações LLM

O desenvolvimento de aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tem se expandido rapidamente, impulsionando a necessidade de frameworks robustos e flexíveis. Nesse contexto, ferramentas como o LangChain ganharam destaque por seu extenso toolkit. Recentemente, uma nova alternativa open-source surgiu, prometendo simplificar e enriquecer esse processo: o Casibase. Este artigo explora o Casibase, um banco de dados de conhecimento e vetor AI GC (Artificial Intelligence Generated Content / Graph Computing) que oferece uma interface de usuário interativa e funcionalidades poderosas, muitas delas análogas ao LangChain, mas com uma abordagem integrada e visualmente atraente.

O que é LangChain? Uma Breve Visão Geral

Antes de mergulharmos no Casibase, é útil entender o LangChain, um framework open-source amplamente reconhecido por sua capacidade de auxiliar desenvolvedores na construção de aplicações complexas que utilizam LLMs. Ele oferece um conjunto abrangente de ferramentas para encadear diferentes componentes, como modelos de linguagem, bancos de dados vetoriais e prompts, facilitando a criação de sistemas de perguntas e respostas, chatbots e agentes autônomos.

Apresentando Casibase: Uma Nova Fronteira em Bancos de Dados de Conhecimento com IA

O Casibase se posiciona como uma plataforma open-source inovadora, projetada como um banco de dados de conhecimento e vetor AI GC. De acordo com sua apresentação, ele busca oferecer uma experiência de desenvolvimento simplificada, especialmente através de uma interface de usuário (UI) visual e intuitiva, que lembra a facilidade de uso proposta por algumas interfaces do LangChain.

O que é Casibase? Definição e Proposta

O Casibase é fundamentalmente um banco de dados especializado para armazenar e gerenciar conhecimento de domínio, transformando-o em vetores para busca e recuperação eficiente por meio de inteligência artificial. Ele é projetado para ser totalmente gerado e gerenciado por IA, oferecendo um conjunto de funcionalidades para a criação de aplicações LLM, incluindo um chatbot assistente para interagir com a base de conhecimento.

Arquitetura e Desempenho do Casibase

A arquitetura do Casibase é um dos seus diferenciais. O backend é desenvolvido em Golang, uma linguagem conhecida por sua eficiência e capacidade de lidar com alta concorrência, garantindo um desempenho robusto. O frontend é construído com JavaScript e React, proporcionando uma interface de usuário moderna e responsiva. Além disso, o Casibase é potencializado por tecnologias complementares como o ChatGPT para geração de conteúdo e interações, o Casbin para um controle de acesso granular e o Casdoor para gerenciamento de identidade e autenticação unificada.

Principais Características do Casibase

O Casibase oferece um leque de funcionalidades projetadas para otimizar o desenvolvimento de aplicações baseadas em conhecimento:

Interface de Usuário Amigável e Suporte Multilíngue no Casibase

Uma das grandes apostas do Casibase é sua interface de usuário web, projetada para ser intuitiva e facilitar o gerenciamento da base de conhecimento. Atualmente, a plataforma oferece suporte para os idiomas chinês e inglês, ampliando seu alcance global.

Integração com Aplicações de Terceiros via Casdoor no Casibase

Graças à integração com o Casdoor, o Casibase permite logins de terceiros utilizando plataformas populares como Google, GitHub, QQ, entre outras. Isso simplifica a autenticação e o gerenciamento de usuários, além de suportar a extensão de login de terceiros com plugins.

Embeddings e Engenharia de Prompts Personalizáveis no Casibase

O Casibase permite a configuração de métodos de embedding e modelos de linguagem de forma customizada. Isso é crucial para adaptar a plataforma às necessidades específicas de cada projeto, permitindo um gerenciamento de conhecimento mais preciso e eficiente através da engenharia de prompts.

Sincronização com Bancos de Dados Existentes no Casibase

A plataforma foi projetada para se integrar de forma transparente com sistemas e bancos de dados já existentes, como MySQL, PostgreSQL e SQL Server. Essa capacidade de sincronização facilita a migração e a utilização do Casibase em ambientes corporativos com infraestruturas de dados legadas.

Chatbot Assistente de IA no Casibase

Integrado à plataforma, um chatbot assistente de IA está disponível para auxiliar os usuários, permitindo interações diretas com a base de conhecimento para consultas e obtenção de informações de maneira conversacional.

Como Funciona o Casibase: Um Guia Passo a Passo

A documentação do Casibase, apresentada no vídeo de introdução, detalha um processo de cinco etapas para utilizar a plataforma:

Passo 0: Pré-conhecimento (Embeddings e Engenharia de Prompts)

O processo de recuperação de conhecimento no Casibase é fundamentado em embeddings (representações vetoriais de dados) e engenharia de prompts. É recomendado um entendimento básico de como os embeddings funcionam para melhor aproveitar a plataforma.

Passo 1: Importando Conhecimento no Casibase

Para começar a usar o Casibase, os usuários precisam seguir estes subpassos para importar conhecimento e criar um banco de dados específico do domínio:

Configurar Armazenamento no Casibase

No dashboard do Casibase, o primeiro passo é configurar as definições de armazenamento. Isso envolve especificar o sistema de armazenamento que será usado para os arquivos relacionados ao conhecimento, como documentos, imagens ou outros dados relevantes.

Upload de Arquivos para Armazenamento no Casibase

Com o armazenamento configurado, os usuários podem proceder com o upload de arquivos contendo conhecimento específico do domínio. Estes arquivos podem estar em diversos formatos, como documentos de texto, imagens, ou arquivos estruturados como CSV ou JSON.

Selecionar Método de Embedding para Geração de Conhecimento no Casibase

Após o upload dos arquivos, os usuários têm a opção de escolher o método de embedding para gerar conhecimento e os vetores correspondentes. Embeddings são representações numéricas de conteúdo textual ou visual, que facilitam a busca por similaridade e a análise de dados de forma eficiente.

Passo 2: Recuperando Conhecimento com Casibase

Depois de importar o conhecimento de domínio, o Casibase transforma esses dados em vetores e os armazena em um banco de dados vetorial. Essa representação vetorial habilita funcionalidades poderosas como busca por similaridade e recuperação eficiente de informações relacionadas, permitindo encontrar rapidamente dados relevantes baseados em contexto ou conteúdo.

Passo 3: Construindo o Prompt no Casibase

O Casibase realiza uma busca por similaridade nos vetores de conhecimento armazenados para encontrar a correspondência mais próxima à consulta do usuário. Com base nos resultados da busca, ele cria um template de prompt para formular uma pergunta específica para o Modelo de Linguagem. Isso garante respostas contextualmente relevantes e precisas, baseadas no conhecimento de domínio.

Passo 4: Alcançando o Objetivo com Casibase

Nesta etapa, o Casibase utiliza a combinação inovadora de conhecimento de domínio transformado em vetores e modelos de linguagem poderosos, como o ChatGPT, para fornecer respostas precisas e relevantes às suas perguntas. Isso permite acessar e utilizar eficientemente as informações específicas do domínio armazenadas no Casibase.

Passo 5: Ajuste Fino Opcional no Casibase

Se os resultados iniciais não forem totalmente satisfatórios, o Casibase oferece opções de ajuste fino. Isso pode incluir a otimização dos parâmetros do modelo de linguagem, a formulação de múltiplas perguntas para refinar a busca, ou a otimização dos arquivos originais para melhorar a qualidade dos embeddings.

Modelos Suportados pelo Casibase

Uma das grandes vantagens do Casibase é o seu amplo suporte a diversos modelos de linguagem e embedding, oferecendo flexibilidade aos desenvolvedores:

Modelos de Linguagem Suportados no Casibase

O Casibase é compatível com uma vasta gama de modelos de linguagem de provedores renomados, incluindo:

• OpenAI: GPT-4-32k-0613, GPT-4-0613, GPT-4-0314, GPT-3.5-turbo-0613, GPT-3.5-turbo-0301, GPT-3.5-turbo-16k-0613, text-davinci-003, text-davinci-002, text-curie-001, text-babbage-001, text-ada-001, Davinci, Curie, Ada, Babbage.
• Hugging Face: meta-llama/Llama-2-7b, tiiuae/falcon-180B, bigscience/bloom, gpt2, baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat, THUDM/chatglm2-6b.
• Claude: claude-2, claude-v1, claude-v1-100k, claude-instant-v1, claude-instant-v1-100k, e outras variações.
• OpenRouter: Modelos acessíveis via OpenRouter.
• Ernie: ERNIE-Bot, ERNIE-Bot-turbo, BLOOMZ-7B, Llama-2.
• iFlytek: spark-v1.5, spark-v2.0.
• ChatGLM: chatglm2-6b.
• MiniMax: abab5-chat.
• Local: Suporte para modelos customizados localmente.

Modelos de Embedding Suportados no Casibase

Para a crucial tarefa de criar representações vetoriais, o Casibase suporta modelos de embedding de:

• OpenAI: AdaSimilarity, BabbageSimilarity, CurieSimilarity, DavinciSimilarity, AdaSearchDocument, AdaSearchQuery, e outros.
• Hugging Face: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2.
• Cohere: embed-english-v2.0, embed-english-light-v2.0, embed-multilingual-v2.0.
• Ernie: default.
• Local: Suporte para embeddings customizados localmente.

Primeiros Passos com Casibase: Instalação e Demonstração

Para aqueles interessados em experimentar o Casibase, existem demonstrações online e a possibilidade de instalação local.

Demonstrações Online do Casibase

O projeto disponibiliza algumas demonstrações para que os usuários possam ter um primeiro contato com a plataforma:

• Chat Demo: Acessível em https://ai.casbin.com, esta demo é indexada com o conhecimento do próprio Casbin.
• Admin Portal Demo: Uma versão somente leitura está disponível em https://ai.casibase.com. Para interações que envolvam modificações, há um site de escrita em https://demo.casibase.com, onde os dados originais são restaurados a cada 5 minutos.

Instalação Local do Casibase

A instalação local do Casibase permite um controle maior e a utilização de bases de conhecimento privadas. A documentação em https://casibase.org/docs/basic/server-installation fornece um guia detalhado. Os requisitos de ambiente incluem Go 1.17 ou superior, Node.js LTS (versão 18) e Yarn 1.x. O processo envolve clonar o repositório do Casibase no GitHub, configurar o Casdoor (para autenticação) e, em seguida, configurar e executar o Casibase. O frontend utiliza JavaScript e React, enquanto o backend é uma combinação de Golang com Beego, e pode interagir com Python, Flask e MySQL.

Casibase vs. LangChain: Qual Escolher?

Embora o Casibase compartilhe similaridades com o LangChain em termos de objetivo (facilitar a construção de aplicações LLM), ele se destaca por sua interface de usuário web integrada e uma arquitetura que já embute soluções como Casdoor e Casbin. Enquanto o LangChain é um framework altamente modular e com uma comunidade vasta e estabelecida, o Casibase parece oferecer uma experiência mais 'pronta para uso' para certos aspectos, especialmente no gerenciamento visual da base de conhecimento e autenticação. A escolha entre os dois dependerá das necessidades específicas do projeto, da familiaridade do desenvolvedor com as tecnologias e da importância de uma UI integrada versus a modularidade de um framework.

Conclusão: O Futuro com Casibase

O Casibase surge como uma ferramenta open-source promissora e poderosa no crescente ecossistema de desenvolvimento de Inteligência Artificial. Sua abordagem focada em um banco de dados de conhecimento com IA, combinada com uma interface de usuário intuitiva e suporte para uma ampla gama de modelos e tecnologias, o torna uma alternativa interessante ao LangChain. Com sua arquitetura robusta baseada em Golang e a integração com ChatGPT, Casbin e Casdoor, o Casibase tem o potencial de simplificar significativamente a criação e o gerenciamento de aplicações LLM complexas, oferecendo aos desenvolvedores uma plataforma versátil para explorar novas fronteiras na IA.