Retrieval Augmented Generation (RAG) dengan LangChain

Bangun Sistem RAG dengan LangChain

Retrieval Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang digunakan untuk mengatasi salah satu keterbatasan utama large language models (LLM): pengetahuan mereka yang terbatas. Sistem RAG mengintegrasikan data eksternal dari berbagai sumber ke dalam LLM. Proses menghubungkan beberapa sistem yang berbeda ini biasanya melelahkan, tetapi LangChain membuatnya menjadi sangat mudah!

Pelajari Metode Pemisahan dan Pengambilan Terkini

Tingkatkan arsitektur RAG Anda! Anda akan belajar cara memuat dan membagi file kode, termasuk file Python dan Markdown, untuk memastikan bahwa pembagian tersebut "menyadari" sintaks kode. Anda akan membagi dokumen Anda menggunakan token alih-alih karakter untuk memastikan bahwa dokumen yang diambil tetap berada dalam jendela konteks model Anda. Temukan bagaimana pemisahan semantik dapat membantu mempertahankan konteks dengan mendeteksi kapan subjek dalam teks berubah dan membagi pada titik-titik tersebut. Akhirnya, pelajari cara mengevaluasi arsitektur RAG Anda secara andal dengan LangSmith dan Ragas.

Temukan Arsitektur Graph RAG

Balikkan arsitektur RAG Anda dan temukan bagaimana sistem RAG berbasis graph, bukan berbasis vektor, dapat meningkatkan pemahaman sistem Anda terhadap entitas dan hubungan dalam dokumen Anda. Anda akan belajar cara mengubah data teks tidak terstruktur menjadi grafik menggunakan LLM untuk melakukan translasi! Kemudian, Anda akan menyimpan dokumen graf ini di database graf Neo4j dan mengintegrasikannya ke dalam sistem RAG yang lebih luas untuk melengkapi aplikasi tersebut.