LangChain के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG)

LangChain के साथ RAG सिस्टम बनाएं

Retrieval Augmented Generation (RAG) एक तकनीक है जिसका उपयोग बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की मुख्य सीमाओं में से एक को दूर करने के लिए किया जाता है: उनका सीमित ज्ञान। RAG सिस्टम विभिन्न स्रोतों से बाहरी डेटा को LLMs में एकीकृत करते हैं। विभिन्न प्रणालियों को आपस में जोड़ने की यह प्रक्रिया आमतौर पर थकाऊ होती है, लेकिन LangChain इसे बेहद आसान बना देता है!

अत्याधुनिक स्प्लिटिंग और रिट्रीवल विधियाँ सीखें

अपने RAG आर्किटेक्चर को अगले स्तर पर ले जाएँ! आप सीखेंगे कि कोड फ़ाइलों को कैसे लोड और विभाजित किया जाए, जिसमें Python और Markdown फ़ाइलें भी शामिल हैं, ताकि विभाजन कोड सिंटैक्स के "aware" हों। आप अपने दस्तावेज़ों को अक्षरों के बजाय टोकनों का उपयोग करके विभाजित करेंगे, ताकि आपके प्राप्त दस्तावेज़ आपके मॉडल की संदर्भ विंडो के भीतर बने रहें। जानें कि सेमांटिक स्प्लिटिंग कैसे संदर्भ को बनाए रखने में मदद कर सकती है, जब पाठ में विषय बदलता है तो उसे पहचानकर और उन बिंदुओं पर विभाजित करके। अंत में, LangSmith और Ragas के साथ अपने RAG आर्किटेक्चर का मज़बूती से मूल्यांकन करना सीखें।

ग्राफ RAG आर्किटेक्चर की खोज करें

अपने RAG आर्किटेक्चर को पूरी तरह बदलें और जानें कि वेक्टर-आधारित के बजाय ग्राफ-आधारित RAG सिस्टम आपके दस्तावेज़ों में मौजूद इकाइयों और संबंधों की समझ को कैसे बेहतर बना सकते हैं। आप सीखेंगे कि LLMs का उपयोग करके असंरचित टेक्स्ट डेटा को ग्राफ़ में कैसे बदला जाए! फिर, आप इन ग्राफ़ दस्तावेज़ों को Neo4j ग्राफ़ डेटाबेस में संग्रहीत करेंगे और एप्लिकेशन को पूरा करने के लिए इसे एक व्यापक RAG सिस्टम में एकीकृत करेंगे।