Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain

Aperçu

Élargissez votre compréhension de l'intégration de données externes avec les Modèles de Langage (LLMs) grâce à la Génération Augmentée par la Récupération (RAG) en utilisant LangChain. Bien que les LLMs soient désormais intégrés dans diverses technologies, ils sont limités par leurs jeux de données d'entraînement.

RAG répond à ce défi en combinant les LLMs avec des données externes en temps réel.

Dans ce cours, plongez-vous dans les méthodes avancées de chargement, de traitement et de récupération de données externes adaptées aux LLMs, en utilisant les derniers modèles tels que GPT-4o-Mini. Vous travaillerez avec des bases de données vectorielles et exploiterez la puissance du cadre LangChain pour construire des applications RAG efficaces.

Concluez votre parcours d'apprentissage par une exploration du Graph RAG, offrant une approche unique de la récupération de données grâce à l'utilisation de bases de données graphiques, garantissant une fiabilité et une précision accrues dans vos applications.

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