Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Nauczysz się budować systemy RAG oparte na SQL, które przekształcają pytania w języku naturalnym w poprawne zapytania SQL, bezpiecznie je walidują, wykonują na bazach danych i syntetyzują wyniki w precyzyjne odpowiedzi LLM — umożliwiając Ci uzyskiwanie wglądu w dane relacyjne bez konieczności angażowania ekspertów dziedzinowych do pisania zapytań.

Nauczysz się budować semantyczne systemy RAG, które wyszukują istotne informacje w nieustrukturyzowanych dokumentach przy użyciu embeddingów i wektorowych baz danych — od wstępnego przetwarzania dokumentów na możliwe do przeszukiwania fragmenty po implementację wyszukiwania semantycznego w czasie rzeczywistym i generowanie odpowiedzi — co pozwoli Ci wydobywać cenne informacje z większości danych korporacyjnych istniejących w formie dokumentów i tekstów swobodnych.