LangChain na prática chains, prompts e memória

Continuando meu ciclo de estudos focado em IA aplicada com Python e LangChain.

O objetivo é simples: sair da teoria e construir pipelines reais, do zero, com código rodando.

O que construí hoje:

→ Chain com PromptTemplate Uma chain que recebe dados de um lead (nome, empresa, mensagem) e retorna um JSON estruturado com score de qualificação, nível de intenção e motivo tudo via LLM.

O interessante aqui é a sintaxe LCEL (prompt | llm), a forma moderna do LangChain de encadear componentes. Simples, legível e extensível.

Responda APENAS com JSON:

{{"score": 1-10, "intent": "alta|media|baixa", "reason": "motivo em 1 frase"}}

"""

)

chain = prompt | llm

result = chain.invoke({

 "lead_name": "Carlos Silva",

 "company": "TechCorp",

 "message": "Preciso automatizar meu processo de vendas urgente, temos budget aprovado"

})

print (result.content)

→ Conversa com memória Uma chain que mantém contexto entre turnos de conversa. O modelo lembra o que foi dito anteriormente sem você precisar repetir nada base de qualquer chatbot ou assistente real.

Por que isso importa? Chains e memória são os blocos fundamentais de qualquer sistema de IA conversacional. Antes de RAG, agentes e orquestração complexa, você precisa dominar esses conceitos.

Stack: Python · LangChain · Groq API · LLaMA 3.1 8B

Código disponível no GitHub 👇

https://lnkd.in/dk5y8AR4

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