Montei um fluxo em cadeia com LangChain, separando a responsabilidade de cada etapa da aplicação. Primeiro, a IA sugere uma cidade com base no interesse informado. Depois, usando a cidade retornada, uma segunda cadeia recomenda restaurantes. Por fim, uma terceira etapa monta uma resposta final mais completa, incluindo uma sugestão cultural. Para as saídas estruturadas, utilizei Pydantic com JsonOutputParser, e na resposta final usei StrOutputParser. A execução foi validada com debug para acompanhar o comportamento de cada etapa e confirmar o encadeamento correto das chamadas.
Justificando duas coisas das quais não são erros de códigos:
Apareceu erro 503 UNAVAILABLE com mensagem de alta demanda - Isso significa que o modelo estava temporariamente sobrecarregado.
Apareceu erro 429 RESOURCE_EXHAUSTED - é limitação da integração
Então como referenciados os erros acima da etapa final, foram erros relacionados à indisponibilidade momentânea e ao limite de uso da API utilizada no ambiente gratuito, caracterizando um problema de integração e quota, e não de implementação. Como a aplicação já havia retornado corretamente os dados intermediários esperados, foi possível confirmar que a lógica do fluxo estava correta, restando apenas a limitação externa do provedor no momento da chamada final.
- as cadeias foram montadas corretamente
- os parsers funcionaram
- o encadeamento funcionou
- o problema foi externo, no consumo da API
a Arquitetura está funcionando!
https://github.com/Moquiuti/LangChainePython/blob/main/encadeando_cadeias_LangChain.ipynb
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!