Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Anda akan mempelajari cara membangun sistem RAG berbasis SQL yang mengubah pertanyaan bahasa alami menjadi kueri SQL yang valid, memvalidasinya dengan aman, mengeksekusinya ke database, dan menyintesis hasilnya menjadi respons LLM yang akurat — memungkinkan Anda untuk memperoleh wawasan dari data relasional tanpa mengharuskan pakar domain untuk menulis kueri.

Anda akan belajar membangun sistem semantic RAG yang mengambil informasi relevan dari dokumen tidak terstruktur menggunakan embeddings dan vector databases — mulai dari prapemrosesan dokumen menjadi chunk yang dapat dicari hingga mengimplementasikan pencarian semantik real-time dan pembuatan respons — memungkinkan Anda untuk mengungkap wawasan dari sebagian besar data perusahaan yang ada dalam bentuk dokumen dan teks bebas.