Retrieval-Augmented Generation with LangChain

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。

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。