Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Je leert SQL-gebaseerde RAG-systemen te bouwen die vragen in natuurlijke taal omzetten in geldige SQL-queries, deze veilig valideren, uitvoeren op databases en de resultaten synthetiseren tot nauwkeurige LLM-antwoorden — waardoor je inzichten uit relationele data kunt ontsluiten zonder dat domeinexperts queries hoeven te schrijven.

Je leert semantische RAG-systemen bouwen die relevante informatie ophalen uit ongestructureerde documenten met behulp van embeddings en vector databases — van het voorbewerken van documenten in doorzoekbare chunks tot het implementeren van real-time semantische zoekopdrachten en het genereren van antwoorden — waardoor je inzichten kunt ontsluiten uit het merendeel van de bedrijfsgegevens die bestaan uit documenten en vrije tekst.