Explorez l'intégration de Langchain avec ElasticSearch pour les applications RAG, en utilisant ElasticSearch comme composant de stockage de vecteurs et de récupération avec Gemini.
- Introduction à Langchain et RAG
Vue d'ensemble de Langchain
Introduction aux concepts de génération augmentée par récupération (RAG)
Cas d'utilisation de Langchain et RAG
- Introduction à ElasticSearch
Vue d'ensemble de la fonctionnalité d'ElasticSearch
ElasticSearch en tant que magasin de vecteurs
Possibilités d'intégration avec Langchain
- Configuration d'ElasticSearch pour RAG
Installation et configuration d'ElasticSearch
Création et gestion d'indices pour le stockage de vecteurs
Concepts de vectorisation et opérations de magasin de vecteurs
- Introduction à Gemini
Vue d'ensemble des capacités de Gemini
Rôle de Gemini dans les systèmes RAG
Avantages de l'utilisation de Gemini en conjonction avec ElasticSearch
- Intégration de Langchain avec ElasticSearch
Connexion de Langchain à ElasticSearch
Interrogation d'ElasticSearch via Langchain
Gestion de la recherche vectorielle et du classement des résultats
- Mise en œuvre de RAG avec Langchain, ElasticSearch et Gemini
Configuration du modèle de récupération hybride
Utilisation de Gemini pour des flux de travail RAG améliorés
Exemples pratiques et modèles d'implémentation
- Exercices pratiques et ateliers
Exercice sur la configuration d'ElasticSearch en tant que magasin de vecteurs
Exercice sur la mise en œuvre de flux de travail RAG avec Langchain et ElasticSearch
Atelier sur l'intégration de Gemini dans les systèmes RAG
- Meilleures pratiques et optimisation
Optimisation d'ElasticSearch pour les performances dans RAG
Gestion et mise à l'échelle efficace des données vectorielles
Dépannage des problèmes courants d'intégration
- Orientations futures et sujets avancés
Tendances émergentes dans les applications RAG
Fonctionnalités avancées d'ElasticSearch et Gemini
Feuille de route pour un apprentissage et une exploration plus approfondis
- Projet final
Conception et mise en œuvre d'un système complet RAG en utilisant Langchain, ElasticSearch et Gemini
Présentation et examen par les pairs du travail de projet
