Corso
Retrieval Augmented Generation (RAG) con LangChain
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 12/2024
PythonArtificial Intelligence3 h12 video38 Esercizi3,150 XP17,938Attestato di conseguimento
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Costruisci sistemi RAG con LangChain
Il Retrieval Augmented Generation (RAG) è un modo per risolvere uno dei problemi principali dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): il fatto che non sanno tutto. I sistemi RAG mettono insieme dati esterni da un sacco di fonti diverse nei modelli di linguaggio grande (LLM). Questo processo di collegamento di più sistemi diversi di solito è noioso, ma LangChain lo rende un gioco da ragazzi!Scopri i metodi più avanzati di suddivisione e recupero
Migliora la tua architettura RAG! Imparerai come caricare e dividere i file di codice, compresi quelli Python e Markdown, per assicurarti che le divisioni "riconoscano" la sintassi del codice. Dividerai i tuoi documenti usando token invece che caratteri per assicurarti che i documenti recuperati rimangano nella finestra di contesto del tuo modello. Scopri come la divisione semantica può aiutarti a mantenere il contesto, individuando i punti in cui cambia l'argomento nel testo e dividendo il testo in questi punti. Infine, impara a valutare bene la tua architettura RAG con LangSmith e Ragas.Scopri l'architettura Graph RAG
Ribalta la tua architettura RAG e scopri come i sistemi RAG basati su grafici, invece che su vettori, possono migliorare la comprensione del tuo sistema delle entità e delle relazioni nei tuoi documenti. Imparerai come trasformare dati di testo non strutturati in grafici usando gli LLM per fare la traduzione! Poi, salverai questi documenti grafici in un database grafico Neo4j e li integrerai in un sistema RAG più ampio per completare l'applicazione.Prerequisiti
Developing LLM Applications with LangChain1
Creare applicazioni RAG con LangChain
Scopri come integrare fonti di dati esterne nei modelli di chat con LangChain. Impara a caricare, suddividere, incorporare, archiviare e recuperare dati per l’uso in applicazioni con LLM.
2
Migliorare l’architettura RAG
Scopri tecniche allo stato dell’arte per caricare, suddividere e recuperare documenti, inclusi il caricamento di file Python, la suddivisione semantica e i metodi di retrieval MRR e self-query. Impara a valutare la tua architettura RAG usando metriche e framework robusti.
3
Introduzione a Graph RAG
Scopri come i database a grafo e il retrieval possono superare alcune limitazioni dell’archiviazione e del recupero tradizionali basati su vettori.
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