Курс
Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain
Средний уровеньУровень навыков
Обновлено 12.2024
PythonArtificial Intelligence3 ч12 видео38 Упражнений3,150 XP17,856Справка об успешном завершении
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание курса
Build RAG Systems with LangChain
Retrieval Augmented Generation (RAG) is a technique used to overcome one of the main limitations of large language models (LLMs): their limited knowledge. RAG systems integrate external data from a variety of sources into LLMs. This process of connecting multiple different systems is usually tedious, but LangChain makes this a breeze!Learn State-of-the-Art Splitting and Retrieval Methods
Level-up your RAG architecture! You'll learn how to load and split code files, including Python and Markdown files to ensure that splits are "aware" of code syntax. You'll split your documents using tokens instead of characters to ensure that your retrieved documents stay within your model's context window. Discover how semantic splitting can help retain context by detecting when the subject in the text shifts and splitting at these points. Finally, learn to evaluate your RAG architecture robustly with LangSmith and Ragas.Discover the Graph RAG Architecture
Flip your RAG architecture on its head and discover how graph-based, rather than vector-based RAG systems can improve your system's understanding of the entities and relationships in your documents. You'll learn how to convert unstructured text data into graphs using LLMs to do the translation! Then, you'll store these graph documents in a Neo4j graph database and integrate it into a wider RAG system to complete the application.Необходимые условия
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) with LangChain
Курс завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.