Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Imparerai a costruire sistemi RAG basati su SQL che convertono domande in linguaggio naturale in query SQL valide, le convalidano in sicurezza, le eseguono sui database e sintetizzano i risultati in risposte accurate fornite da LLM — permettendoti di estrarre insight dai dati relazionali senza che gli esperti di dominio debbano scrivere query.

Imparerai a costruire sistemi RAG semantici per recuperare informazioni rilevanti da documenti non strutturati utilizzando embedding e database vettoriali — dal preprocessing dei documenti in chunk ricercabili all'implementazione della ricerca semantica in tempo reale e della generazione di risposte — permettendoti di estrarre insight dalla maggior parte dei dati aziendali esistenti sotto forma di documenti e testo libero.