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Create Text Embeddings for a Vector Store using LangChain

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Ceci est un laboratoire en libre-service qui se déroule dans la console Google Cloud. Dans ce laboratoire, vous apprendrez à utiliser LangChain pour stocker des documents sous forme d'embeddings dans un magasin de vecteurs. Vous utiliserez le cadre LangChain pour diviser un ensemble de documents en fragments, vectoriser (embeder) chaque fragment, puis stocker les embeddings dans une base de données vectorielle.

Université :

Fournisseur : Coursera

Catégories : Cours LangChain

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