--- name: azion-como-implantar-o-langgraph-ai-agent-boilerplate description: >- O LangGraph AI Agent Boilerplate permite que você crie um agente de IA com LangGraph. --- # Como implantar o LangGraph AI Agent Boilerplate O **LangGraph AI Agent Boilerplate** contém as configurações para criar agentes de IA em tempo real que podem consultar e interagir com dados armazenados em um banco de dados do SQL Database da Azion, entregando desempenho otimizado e latência reduzida para suas aplicações. Este template foi projetado para aproveitar a robusta infraestrutura distribuída da Azion, garantindo escalabilidade, segurança e integração eficiente com SQL Database. A implantação deste template cria um banco de dados do SQL Database com duas tabelas: uma para o histórico de conversas e outra para documentos de referência. Além disso, cria uma aplicação backend desenvolvida com LangGraph para gerenciamento de documentos e funcionalidades do agente, e uma interface frontend baseada em Vue para interação do usuário. Este template utiliza a versão `3.3.4` do Vue. --- ## Pré-requisitos - Uma [conta no GitHub](https://github.com/signup) para conectar com a Azion e criar seu novo repositório. - Cada push será implantado automaticamente neste repositório para manter seu projeto atualizado. - Uma chave da API da [OpenAI](https://platform.openai.com/). - Este template usa [Application Accelerator](/pt-br/documentacao/plataforma/applications/#application-accelerator), [Functions](/pt-br/documentacao/plataforma/functions/) e [SQL Database](/pt-br/documentacao/plataforma/sql-database/), e pode gerar custos relacionados ao uso. Verifique a [página de preços](https://www.azion.com/pt-br/precos/) para obter mais informações. --- ## Implante o template Você pode obter e configurar seu template pelo Azion Console. Para implantá-lo facilmente na Azion, selecione o botão abaixo. [Implantar](https://console.azion.com/create/azion/langgraph-agent-boilerplate) --- ## Configure o template No formulário de configuração, forneça as informações para configurar sua aplicação. Preencha os campos apresentados. Os campos identificados com asterisco são obrigatórios. 1. **Conecte a Azion com sua conta do GitHub** Conecte a Azion com sua conta no GitHub. - Uma janela pop-up será aberta para confirmar a instalação da [Azion GitHub App](/pt-br/documentacao/guias/desenvolvimento-de-aplicacoes/automacao/azion-github-app/), uma ferramenta que conecta sua conta do GitHub com a plataforma da Azion. - Defina suas permissões e acesso ao repositório conforme desejado. 2. **Selecione o Git Scope** Selecione o **Git Scope** com o qual trabalhar. 3. **Defina um nome para seu agente** Defina um nome para seu agente. - Por padrão, o nome do banco de dados segue o padrão `-database`. - Use um nome único e fácil de lembrar. Se o nome já tiver sido usado, a plataforma retornará uma mensagem de erro. 4. **Insira sua chave da API da OpenAI** Insira sua chave da API da **OpenAI**. 5. **Defina o método de autenticação** Defina o método de autenticação para acessar o agente. Para cada método que você escolher, forneça as informações necessárias: - **No Auth**: nenhuma autenticação é necessária. Deixe os campos em branco. - **Basic Auth**: forneça o token ou senha para autenticação básica. - **Clerk Auth**: insira as chaves pública e privada do [Clerk](https://clerk.com) para autenticação pelo serviço. Você pode configurar as regras para o processo de autenticação no dashboard de sua conta Clerk. 6. **Selecione Deploy** Selecione o botão **Deploy** para iniciar o processo de implantação. Durante a implantação, você poderá acompanhar o processo através de uma janela mostrando os logs. Quando estiver concluída, a página mostra informações sobre a aplicação e algumas opções para continuar sua jornada. > **nota** > > O link para sua application permite que você veja como ela fica no navegador. No entanto, leva um certo tempo para propagar e configurá-la na infraestrutura distribuída da Azion. Pode ser necessário aguardar alguns minutos para que a URL seja ativada e para que a página da aplicação seja efetivamente exibida no navegador. ## Gerencie o template ### Configure o banco de dados Este template cria duas tabelas no banco de dados, uma para o histórico de conversas e outra para os documentos de referência. Para começar a usar seus próprios documentos, você deve configurar o banco de dados seguindo os passos abaixo: 1. Acesse o repositório do GitHub para a **aplicação de backend** criada durante a implantação. O nome dele será semelhante a `-backend-agent`. 2. Você precisa ter um arquivo `.env` com suas variáveis de ambiente. Se você quiser criar um novo, ele deve seguir a estrutura abaixo: ``` AZION_TOKEN="azion_token" OPENAI_API_KEY="your_openai_key" OPENAI_MODEL= 'gpt-4o' EMBEDDING_MODEL= 'text-embedding-3-small' # EdgeSQL database and table names. Usually, table names are not changed, # and the database name is the name of your agent + database: agent_name_database MESSAGE_STORE_DB_NAME="yourdb-database" MESSAGE_STORE_TABLE_NAME='messages' VECTOR_STORE_DB_NAME="yourdb-database" VECTOR_STORE_TABLE_NAME='vectors' # Optional: Langsmith to trace the requests and responses LANGSMITH_API_KEY= LANGCHAIN_PROJECT= LANGCHAIN_TRACING_V2=false # Optional: Clerk authentication with your frontend CLERK_PUBLISHABLE_KEY= CLERK_SECRET_KEY= ``` Observe que nem todas as variáveis de ambiente são obrigatórias. Verifique os detalhes na tabela abaixo. | Variável de ambiente | Descrição | Obrigatória | | --------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | | AZION\_TOKEN | O token para autenticação na plataforma da Azion. | Sim | | OPENAI\_API\_KEY | Sua chave de API para acessar serviços da OpenAI. | Sim | | OPENAI\_MODEL | O modelo da OpenAI a ser usado para processamento. Se não for definido, o valor padrão é `gpt-4o`. | Não | | EMBEDDING\_MODEL | O modelo usado para gerar embeddings. Se não for definido, o valor padrão é `text-embedding-3-small`. Se quiser usar um modelo diferente, você precisa criar um banco de dados com colunas configuradas para o mesmo modelo. | Não | | LANGSMITH\_API\_KEY | Chave de API para acessar serviços da Langsmith. | Não | | LANGCHAIN\_PROJECT | O identificador do projeto Langchain. | Não | | LANGCHAIN\_TRACING\_V2 | Habilita ou desabilita o rastreamento do Langchain (defina como `true` ou `false`). | Não | | MESSAGE\_STORE\_DB\_NAME | O nome do banco de dados para armazenar mensagens do histórico de conversas. Por padão, é o mesmo banco de dados usado para armazenar seus documentos. Nome padrão: `-database`. | Sim | | MESSAGE\_STORE\_TABLE\_NAME | O nome da tabela dentro do banco de dados de mensagens para armazenar o histórico de conversas. Nome padrão: `messages`. | Sim | | VECTOR\_STORE\_DB\_NAME | O nome do banco de dados para armazenar seus documentos como embeddings de vetores. Por padão, é o mesmo banco de dados usado para armazenar suas mensagens. Nome padrão: `-database`. | Sim | | VECTOR\_STORE\_TABLE\_NAME | O nome da tabela dentro do banco de dados de documentos para armazenar embeddings. Nome padrão: ` **dica** > > Você pode usar o [Azion EdgeSQL Shell](/pt-br/documentacao/plataforma/sql-database/edgesql-shell/) para interagir com seus bancos de dados. Este shell fornece uma interface de linha de comando que permite visualizar melhor seus bancos de dados e tabelas e executar comandos SQL diretamente do terminal. > É possível também interagir com seus bancos de dados através da [API da Azion](https://api.azion.com/v4#/operations/GetEdgeSqlDatabases). 3. Vá até a pasta 'migrations' do projeto e execute o setup do banco de vetores com: ```bash yarn setup ``` - O projeto utiliza dois arquivos principais para configurar e inicializar os bancos de dados: - **Banco de Vetores (RAG)** - O arquivo **`migrations/setupDatabase.ts`** é responsável por: - Configurar o banco de vetores usando `AzionVectorStore.initialize()` - Criar a tabela `vectors` com a coluna de embedding apropriada (por exemplo, `F32_BLOB(1536)` quando `EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small`) - **Banco de Mensagens (Tracing)** - O arquivo **`src/services/edgeSqlTracerService.ts`** gerencia automaticamente: - A criação do banco de dados de mensagens (se não existir) - A criação da tabela `messages` usando o DDL gerado por `createSetupTableStatement()` - A configuração é feita sob demanda através do método `handleErrors` > **nota** > > O arquivo `migrations/uploadDocs.ts` apenas insere documentos nos bancos já existentes, por isso é necessário executar o setup antes de fazer upload de documentos. Você pode editar estes arquivos para personalizar a configuração dos bancos de acordo com suas necessidades específicas. - Métodos de Configuração Disponíveis - O projeto oferece duas abordagens para configurar o banco de vetores no arquivo `migrations/setupDatabase.ts`: - Método Ativo (em uso) ```typescript AzionVectorStore.initialize(embeddingModel, { dbName, tableName }, { mode: "hybrid", columns: ["*"] }) ``` - Método Alternativo (comentado) ```typescript // const vectorStore = new AzionVectorStore(...); // await vectorStore.setupDatabase({ mode: "hybrid", columns: ["*"] }); ``` > **nota** > > Certifique-se de executar `yarn setup` antes do primeiro upload para garantir que o banco de vetores esteja configurado corretamente. 4. Para adicionar seus próprios documentos ao sistema de RAG: - Coloque seus arquivos de documentos na pasta **`migrations/files/`**. O sistema suporta os seguintes formatos: PDF, Markdown (.md), Texto (.txt), JSON. - Se a pasta 'files' não existir ainda, crie-a. - **Como Funciona:** - O arquivo **`migrations/uploadDocs.ts`** processa os documentos através da função `getDocsFromFolder("migrations/files")`, que: - Lê todos os arquivos suportados da pasta especificada - Divide o conteúdo em chunks menores - Insere os chunks no vector store para busca semântica - Personalizando o Caminho - Se preferir usar uma pasta diferente para seus documentos, edite o arquivo `migrations/uploadDocs.ts` e altere o argumento da função `getDocsFromFolder()`: ```typescript // Exemplo: mudando para uma pasta personalizada const docs = await getDocsFromFolder("minha-pasta-personalizada"); ``` - Upload dos Documentos - Após adicionar seus arquivos, execute: ```bash yarn upload-docs ``` O banco de dados com os documentos de referência agora está pronto e disponível para sua aplicação acessá-lo. Leia a [documentação do template](https://github.com/aziontech/azion-samples/tree/3cf53a690ac7f40508bc020adcfc61ba553d0b2f/templates/typescript/azion-react-agent) para obter mais detalhes sobre como configurar o projeto. > **nota** > > O template também cria uma tabela para armazenar as mensagens trocadas com o agente. Por padrão, ela armazena mensagens por *14 dias*. ### Gerencie a application Considerando que essa configuração inicial pode não ser ideal para sua aplicação, todas as configurações podem ser personalizadas sempre que você precisar usando o Azion Console. Para gerenciar e editar as configurações da sua aplicação, siga estas etapas: 1. **Acesse Azion Console** [Acesse o Azion Console](https://console.azion.com). 2. **Selecione Applications** No canto superior esquerdo, selecione **Products menu** > **Applications**. - Você será redirecionado para a página de **Applications**. Ela lista todas as applications que você criou. 3. **Selecione sua application** Encontre a application relacionada ao template e selecione-a. - A lista é organizada em ordem alfabética. Você também pode usar a **barra de busca** localizada no canto superior esquerdo da lista; atualmente, ela é filtrada apenas pelo **Application Name**, ou nome da application. Depois de selecionar a aplicação em que você trabalhará, você será direcionado para uma página que contém todas as configurações que você pode ajustar. > **dica** > > Leia a documentação sobre o [gerenciamento de applications](/pt-br/documentacao/plataforma/applications/primeiros-passos/) para obter mais detalhes. ### Adicione um domínio personalizado A application criada tem um Azion Workload Domain atribuído para torná-la acessível através do navegador. O domínio tem o seguinte formato: `xxxxxxxxxx.map.azionedge.net/`. No entanto, você pode adicionar um domínio personalizado para que os usuários acessem sua aplicação por meio dele. Para mais informações, consulte [Adicione um domínio a um workload](/pt-br/documentacao/guias/plataforma/migracao/configurar-dominio/).