LANGCHAIN_CHAT_OPENAI - Chat com OpenAI via LangChain

O que é este Node?

O LANGCHAIN_CHAT_OPENAI é o node responsável por integrar modelos de chat da OpenAI (GPT-3.5, GPT-4, etc.) através do framework LangChain, permitindo conversas inteligentes com memória contextual, function calling e templates de prompt avançados.

Por que este Node existe?

A integração com modelos OpenAI é essencial para criar assistentes conversacionais avançados. O LANGCHAIN_CHAT_OPENAI existe para:

Conversas Inteligentes: Criar chatbots com capacidade de compreensão de contexto e respostas naturais
Memória Contextual: Manter histórico de conversas para respostas mais relevantes
Function Calling: Permitir que o modelo execute funções e ferramentas durante a conversa
Templates Reutilizáveis: Criar prompts dinâmicos com variáveis e formatação consistente
Controle Avançado: Ajustar temperatura, tokens, penalidades e outros parâmetros do modelo
Moderação: Implementar filtros de conteúdo e segurança nas respostas
RAG (Retrieval Augmented Generation): Enriquecer respostas com dados de bases vetoriais

Como funciona internamente?

Quando o LANGCHAIN_CHAT_OPENAI é executado, o sistema:

Valida Configuração: Verifica se provider (openai), model, apiKey e prompts estão configurados
Constrói Prompt: Monta o prompt final usando templates, variáveis de contexto e system/user messages
Configura Parâmetros: Define temperature, maxTokens, topP, frequencyPenalty, presencePenalty e stopSequences
Adiciona Functions: Se enableFunctions estiver ativo, adiciona as funções disponíveis ao payload
Envia Request: Faz chamada POST para https://api.openai.com/v1/chat/completions com autenticação Bearer
Processa Resposta: Extrai o conteúdo da resposta e formata conforme outputFormat (text/json/structured)
Retorna Resultado: Devolve o conteúdo gerado, tokens usados e tempo de execução
Se erro 401: Retorna erro de autenticação inválida
Se erro 429: Retorna erro de rate limit excedido

Código interno (langchain-chat-executor.service.ts:311-352):

private async executeOpenAI(data: LangChainChatNodeData, prompt: string): Promise<any> {
  const baseUrl = data.baseUrl || 'https://api.openai.com/v1';

  const headers: any = {
    'Authorization': `Bearer ${data.apiKey}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  };

  if (data.organization) {
    headers['OpenAI-Organization'] = data.organization;
  }

  const payload: any = {
    model: data.model,
    messages: [
      ...(data.systemPrompt ? [{ role: 'system', content: data.systemPrompt }] : []),
      { role: 'user', content: data.userMessage || prompt }
    ],
    temperature: data.temperature || 0.7,
    max_tokens: data.maxTokens,
    top_p: data.topP,
    frequency_penalty: data.frequencyPenalty || 0,
    presence_penalty: data.presencePenalty || 0,
    stop: data.stopSequences,
    stream: false
  };

  if (data.enableFunctions && data.functions) {
    payload.functions = data.functions.map(func => ({
      name: func.name,
      description: func.description,
      parameters: func.parameters
    }));
  }

  const response: AxiosResponse = await axios.post(`${baseUrl}/chat/completions`, payload, {
    headers,
    timeout: data.timeout || 30000
  });

  return response.data;
}

Quando você DEVE usar este Node?

Use LANGCHAIN_CHAT_OPENAI sempre que precisar de conversas com IA usando modelos OpenAI:

Casos de uso

Atendimento ao Cliente: "Criar um assistente que responde perguntas sobre produtos e serviços"
Análise de Sentimento: "Analisar se a mensagem do cliente está feliz, neutro ou insatisfeito"
Geração de Conteúdo: "Criar descrições de produtos, posts para redes sociais ou emails marketing"
Tradução Contextual: "Traduzir mensagens mantendo tom e contexto da conversa"
Classificação de Intenção: "Identificar se o cliente quer comprar, reclamar, tirar dúvidas ou cancelar"
Extração de Informações: "Extrair dados estruturados de mensagens em linguagem natural"
Suporte Técnico: "Diagnosticar problemas e sugerir soluções baseado em descrições do cliente"

Quando NÃO usar LANGCHAIN_CHAT_OPENAI

Respostas Fixas: Use NODE MESSAGE para respostas predefinidas
Outros Provedores: Use LANGCHAIN_CHAT_ANTHROPIC para Claude, LANGCHAIN_CHAT_GOOGLE para Gemini
Cálculos Simples: Use NODE CALCULATOR para operações matemáticas básicas
Validação de Dados: Use NODE VALIDATOR para validações determinísticas