Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Vei învăța să construiești sisteme RAG bazate pe SQL care transformă întrebările în limbaj natural în interogări SQL valide, le validează în siguranță, le execută pe baze de date și sintetizează rezultatele în răspunsuri LLM precise — permițându-ți să obții informații valoroase din date relaționale fără a fi nevoie ca experții în domeniu să scrie interogări.

Vei învăța să construiești sisteme RAG semantice care extrag informații relevante din documente nestructurate folosind embeddings și baze de date vectoriale — de la preprocesarea documentelor în fragmente (chunks) căutabile până la implementarea căutării semantice în timp real și a generării de răspunsuri — permițându-ți să valorifici majoritatea datelor enterprise care există sub formă de documente și text liber.