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 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.
• Este template usa Application Accelerator, Functions e SQL Database, e pode gerar custos relacionados ao uso. Verifique a página de preços 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.

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.

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.

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 <seu-nome-de-agente>-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:

Observe que nem todas as variáveis de ambiente são obrigatórias. Verifique os detalhes na tabela abaixo.

3. Vá até a pasta ‘migrations’ do projeto e execute o setup do banco de vetores com:

• 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

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)

      AzionVectorStore.initialize(embeddingModel, { dbName, tableName }, { mode: "hybrid", columns: ["*"] })

    • Método Alternativo (comentado)

      TypeScript

      01// const vectorStore = new AzionVectorStore(...);

      02// await vectorStore.setupDatabase({ mode: "hybrid", columns: ["*"] });

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():

• Upload dos Documentos
  • Após adicionar seus arquivos, execute:

O banco de dados com os documentos de referência agora está pronto e disponível para sua aplicação acessá-lo. Leia a documentação do template para obter mais detalhes sobre como configurar o projeto.

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:

Depois de selecionar a aplicação em que você trabalhará, você será direcionado para uma página que contém todas as configurações que você pode ajustar.

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.