Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Vous apprendrez à construire des systèmes RAG basés sur SQL qui convertissent des questions en langage naturel en requêtes SQL valides, les valident en toute sécurité, les exécutent sur des bases de données et synthétisent les résultats en réponses LLM précises — vous permettant ainsi de tirer des enseignements de données relationnelles sans que les experts métier n'aient besoin d'écrire de requêtes.

Vous apprendrez à construire des systèmes de RAG sémantique qui extraient des informations pertinentes de documents non structurés à l'aide d'embeddings et de bases de données vectorielles — du prétraitement des documents en chunks consultables à la mise en œuvre de la recherche sémantique en temps réel et de la génération de réponses — vous permettant ainsi de tirer parti de la majeure partie des données d'entreprise qui se présentent sous forme de documents et de texte libre.