Retrieval-Augmented Generation with LangChain

आप SQL-grounded RAG systems बनाना सीखेंगे जो natural language प्रश्नों को valid SQL queries में बदलते हैं, उन्हें सुरक्षित रूप से validate करते हैं, उन्हें databases पर execute करते हैं, और परिणामों को सटीक LLM responses में synthesize करते हैं — जिससे आप domain experts से queries लिखवाए बिना relational data से insights प्राप्त करने में सक्षम होंगे।

आप embeddings और vector databases का उपयोग करके unstructured documents से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने वाले semantic RAG systems बनाना सीखेंगे — दस्तावेज़ों को searchable chunks में preprocess करने से लेकर real-time semantic search और response generation को लागू करने तक — जिससे आप दस्तावेज़ों और free-form text के रूप में मौजूद अधिकांश enterprise data से महत्वपूर्ण insights प्राप्त करने में सक्षम होंगे।