LangChain による Retrieval-Augmented Generation

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。