gym-llm estende o ecossistema OpenAI Gym para grandes modelos de linguagem, definindo ambientes baseados em texto nos quais os agentes LLM interagem por meio de prompts e ações. Cada ambiente segue as convenções de passo, reinicialização e renderização do Gym, emitindo observações como texto e aceitando respostas geradas pelo modelo como ações. Os desenvolvedores podem criar tarefas personalizadas especificando modelos de prompts, cálculos de recompensa e condições de terminação, possibilitando avaliações sofisticadas de tomada de decisão e conversação. A integração com bibliotecas populares de RL, ferramentas de registro e métricas de avaliação configuráveis facilita experimentos de ponta a ponta. Seja avaliando a capacidade de um LLM resolver puzzles, gerenciar diálogos ou navegar em tarefas estruturadas, o gym-llm fornece uma estrutura padronizada e reprodutível para pesquisa e desenvolvimento de agentes de linguagem avançados.

O chatbot de agente RAG LangChain configura um pipeline que ingere documentos, os converte em embeddings com modelos OpenAI e os armazena em um banco de dados vetorial FAISS. Quando uma consulta do usuário chega, a cadeia de recuperação LangChain busca trechos relevantes, e o executor de agentes orquestra entre ferramentas de recuperação e geração para produzir respostas ricas em contexto. Essa arquitetura modular suporta modelos de prompt personalizados, múltiplos provedores de LLM e armazenamento vetorial configurável, tornando-o ideal para construir chatbots orientados ao conhecimento.