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RunnableLambda é um componente do LangChain que permite envolver funções Python simples como blocos reutilizáveis dentro de cadeias de processamento. Ele transforma lógica customizada em componentes que seguem a interface padrão do LangChain, mantendo tudo type-safe e compatível com LCEL.
A alternativa C está correta porque RunnableLambda existe especificamente para esse propósito: pegar uma função Python comum e encapsulá-la como um Runnable que pode ser integrado em pipelines. Isso permite adicionar lógica personalizada sem sair do padrão do framework.
Armazenar histórico de conversas é responsabilidade de componentes de memória do LangChain, não do RunnableLambda. Você pode usar RunnableLambda para processar histórico, mas não para armazená-lo permanentemente.
Gerar imagens com DALL-E é feito através de integrações específicas e chamadas a APIs externas, não através de RunnableLambda. Este último é uma ferramenta para envolver funções Python, não para chamar serviços de geração de imagens.
RunnableLambda permite envolver qualquer função Python simples como componente de cadeia. Por exemplo, você pode ter uma função que valida entrada ou transforma dados e colocá-la dentro de um pipeline usando RunnableLambda, mantendo a interface consistente.
Converter modelos entre frameworks é uma tarefa especializada que requer ferramentas específicas de conversão. RunnableLambda não oferece essa funcionalidade, pois seu propósito é encapsular funções Python, não converter modelos de aprendizado de máquina.