Cursus
Retrieval Augmented Generation (RAG) met LangChain
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 12-2024Start Cursus Kosteloos
Inbegrepen bijPremium or Teams
PythonArtificial Intelligence3 u12 videos38 Opdrachten3,150 XP15,087Prestatieverklaring
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Wil je 2 of meer mensen trainen?
Probeer DataCamp for BusinessCursusbeschrijving
Bouw RAG-systemen met LangChain
Retrieval Augmented Generation (RAG) is een manier om een van de grootste problemen van grote taalmodellen (LLM's) op te lossen: hun beperkte kennis. RAG-systemen voegen externe gegevens uit allerlei bronnen samen in LLMs. Het is meestal best lastig om verschillende systemen aan elkaar te koppelen, maar met LangChain is het supermakkelijk!Leer de nieuwste methodes voor splitsen en ophalen
Maak je RAG-architectuur nog beter! Je leert hoe je codebestanden kunt laden en splitsen, zoals Python- en Markdown-bestanden, zodat de splitsingen rekening houden met de codesyntaxis. Je splitst je documenten met tokens in plaats van tekens, zodat je opgehaalde documenten binnen het contextvenster van je model blijven. Ontdek hoe semantische splitsing kan helpen om de context te behouden door te zien wanneer het onderwerp in de tekst verandert en op die punten te splitsen. Leer tot slot je RAG-architectuur goed te evalueren met LangSmith en Ragas.Ontdek de Graph RAG-architectuur
Draai je RAG-architectuur eens helemaal om en kijk hoe grafiekgebaseerde RAG-systemen, in plaats van vectorgebaseerde, je systeem beter kunnen laten begrijpen wat de entiteiten en relaties in je documenten zijn. Je leert hoe je ongestructureerde tekstgegevens omzet in grafieken met behulp van LLMs om de vertaling te doen! Vervolgens sla je deze grafiekdocumenten op in een Neo4j-grafiekdatabase en integreer je deze in een breder RAG-systeem om de applicatie te voltooien.Vereisten
Developing LLM Applications with LangChain1
Building RAG Applications with LangChain
Discover how to integrate external data sources into chat models with LangChain. Learn how to load, split, embed, store, and retrieve data for use in LLM applications.
2
Improving the RAG Architecture
Discover state-of-the-art techniques for loading, splitting, and retrieving documents, including loading Python files, splitting semantically, and using MRR and self-query retrieval methods. Learn to evaluate your RAG architecture using robust metrics and frameworks.
3
Introduction to Graph RAG
Discover how graph databases and retrieval can overcome some of the limitations of traditional vector-based storage and retrieval.
Retrieval Augmented Generation (RAG) met LangChain
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Inbegrepen bijPremium or Teams
Schrijf Je Nu inSluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Retrieval Augmented Generation (RAG) met LangChain!
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.