Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Du kommer att lära dig att bygga SQL-baserade RAG-system som omvandlar frågor i naturligt språk till giltiga SQL-frågor, validerar dem på ett säkert sätt, exekverar dem mot databaser och sammanställer resultaten till korrekta LLM-svar — vilket gör det möjligt för dig att låsa upp insikter från relationella data utan att domänexperter behöver skriva frågor.

Du kommer att lära dig att bygga semantiska RAG-system som hämtar relevant information från ostrukturerade dokument med hjälp av embeddings och vektordatabaser — från förbearbetning av dokument till sökbara chunks till implementering av semantisk sökning i realtid och generering av svar — vilket gör det möjligt för dig att låsa upp insikter från den majoritet av företagsdata som existerar i form av dokument och fritext.