Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Sie werden lernen, SQL-basierte RAG-Systeme zu entwickeln, die Fragen in natürlicher Sprache in valide SQL-Abfragen umwandeln, diese sicher validieren, gegen Datenbanken ausführen und die Ergebnisse in präzise LLM-Antworten synthetisieren – so können Sie Erkenntnisse aus relationalen Daten gewinnen, ohne dass Fachexperten Abfragen schreiben müssen.

Sie lernen, semantische RAG-Systeme zu entwickeln, die mithilfe von Embeddings und Vektordatenbanken relevante Informationen aus unstrukturierten Dokumenten abrufen – von der Vorverarbeitung von Dokumenten in durchsuchbare Chunks bis hin zur Implementierung semantischer Echtzeitsuche und Antwortgenerierung. Dies ermöglicht es Ihnen, Erkenntnisse aus dem Großteil der Unternehmensdaten zu gewinnen, die als Dokumente und Freitext vorliegen.