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コース

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

中級2 時間

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Python1 時間 - 3 時間3,500 XP修了証明書

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コース説明

A description of the course.

前提条件

カリキュラム

コース概要

1

検索拡張生成

  • 構造化検索

    自然言語の質問を有効なSQLクエリに変換し、安全に検証してデータベースに対して実行し、その結果を正確なLLMの回答へと統合する、SQLベースのRAGシステムの構築方法を学びます。これにより、ドメインエキスパートがクエリを記述することなく、リレーショナルデータからインサイトを引き出すことが可能になります。

  • セマンティック検索

    埋め込み(embeddings)やベクトルデータベースを使用して非構造化ドキュメントから関連情報を取得する、セマンティックRAGシステムの構築方法を学びます。ドキュメントを検索可能なチャンクに前処理する工程から、リアルタイムのセマンティック検索とレスポンス生成の実装までを習得することで、ドキュメントや自由形式のテキストとして存在する企業データの大部分からインサイトを引き出すことが可能になります。

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Retrieval-Augmented Generation with LangChain

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