Kurs
Retrieval Augmented Generation (RAG) mit LangChain
FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 12/2024PythonArtificial Intelligence3 Std.12 Videos38 Übungen3,150 XP16,244Leistungsnachweis
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RAG-Systeme mit LangChain erstellen
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die hilft, eine der größten Einschränkungen von großen Sprachmodellen (LLMs) zu lösen: ihr begrenztes Wissen. RAG-Systeme packen externe Daten aus verschiedenen Quellen in LLMs rein. Normalerweise ist es echt nervig, mehrere verschiedene Systeme miteinander zu verbinden, aber mit LangChain ist das echt ein Kinderspiel!Lerne die neuesten Methoden zum Teilen und Abrufen von Daten
Bring deine RAG-Architektur auf ein neues Level! Du lernst, wie du Code-Dateien, wie Python- und Markdown-Dateien, laden und teilen kannst, damit die Teilungen die Codesyntax „berücksichtigen“. Du teilst deine Dokumente mit Tokens statt mit Zeichen auf, damit die abgerufenen Dokumente im Kontextfenster deines Modells bleiben. Finde raus, wie semantisches Splitting dabei helfen kann, den Kontext zu behalten, indem es erkennt, wann sich das Thema im Text ändert, und an diesen Stellen eine Trennung vornimmt. Lerne schließlich, deine RAG-Architektur mit LangSmith und Ragas zuverlässig zu bewerten.Entdecke die Graph-RAG-Architektur
Dreh deine RAG-Architektur mal auf den Kopf und schau dir an, wie graphbasierte statt vektorbasierte RAG-Systeme deinem System helfen können, die Entitäten und Beziehungen in deinen Dokumenten besser zu verstehen. Du lernst, wie du unstrukturierte Textdaten mithilfe von LLMs in Grafiken umwandeln kannst, um die Übersetzung zu machen! Dann speicherst du diese Graphdokumente in einer Neo4j-Graphdatenbank und integrierst sie in ein größeres RAG-System, um die Anwendung fertigzustellen.Voraussetzungen
Developing LLM Applications with LangChain1
Building RAG Applications with LangChain
Discover how to integrate external data sources into chat models with LangChain. Learn how to load, split, embed, store, and retrieve data for use in LLM applications.
2
Improving the RAG Architecture
Discover state-of-the-art techniques for loading, splitting, and retrieving documents, including loading Python files, splitting semantically, and using MRR and self-query retrieval methods. Learn to evaluate your RAG architecture using robust metrics and frameworks.
3
Introduction to Graph RAG
Discover how graph databases and retrieval can overcome some of the limitations of traditional vector-based storage and retrieval.
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