Langchain: Integración de ElasticSearch Vector Store y RAG con Gemini

Resumen

Explore la integración de Langchain con ElasticSearch para aplicaciones RAG, utilizando ElasticSearch como un componente de almacén de vectores y recuperación con Gemini.

Programa de estudio

• Introducción a Langchain y RAG
Descripción general de Langchain
Introducción a los conceptos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Casos de uso para Langchain y RAG
• Introducción a ElasticSearch
Descripción general de la funcionalidad de ElasticSearch
ElasticSearch como un almacén de vectores
Posibilidades de integración con Langchain
• Configuración de ElasticSearch para RAG
Instalación y configuración de ElasticSearch
Creación y gestión de índices para almacenamiento de vectores
Conceptos de vectorización y operaciones de almacén de vectores
• Introducción a Gemini
Descripción general de las capacidades de Gemini
Papel de Gemini en los sistemas RAG
Beneficios de usar Gemini en conjunto con ElasticSearch
• Integración de Langchain con ElasticSearch
Conexión de Langchain a ElasticSearch
Consultas a ElasticSearch a través de Langchain
Gestión de búsqueda vectorial y clasificación de resultados
• Implementación de RAG con Langchain, ElasticSearch y Gemini
Configuración del modelo de recuperación híbrida
Utilización de Gemini para mejorar los flujos de trabajo de RAG
Ejemplos prácticos y patrones de implementación
• Ejercicios Prácticos y Talleres
Ejercicio sobre configuración de ElasticSearch como almacén de vectores
Ejercicio sobre implementación de flujos de trabajo RAG con Langchain y ElasticSearch
Taller sobre integración de Gemini en sistemas RAG
• Mejores Prácticas y Optimización
Optimización de ElasticSearch para rendimiento en RAG
Gestión y escalado eficiente de datos vectoriales
Resolución de problemas comunes de integración
• Direcciones Futuras y Temas Avanzados
Tendencias emergentes en aplicaciones RAG
Funciones avanzadas de ElasticSearch y Gemini
Hoja de ruta para aprendizaje y exploración adicional
• Proyecto Final
Diseño e implementación de un sistema RAG completo usando Langchain, ElasticSearch y Gemini
Presentación y revisión por pares del trabajo del proyecto

Asignaturas

Ciencia de Datos