Chúc mừng bạn!

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Meri Nova

Machine Learning Engineer

Chương 1

Các đoạn tài liệu đã được lưu trữ.

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Chương 1

Đầu ra của mô hình được chuyển cho một bộ phân tích.

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Chương 2

 

Tệp Markdown

  • UnstructuredMarkdownLoader

Tệp Python

  • PythonLoader
  • language=Language.PYTHON

 

Tách theo token → TokenTextSplitter

Tách theo ngữ nghĩa → SemanticChunker

semantic3.jpg

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Chương 2

Một quy trình RAG nhấn mạnh các bước có thể đánh giá: truy xuất, ảo giác của LLM, mức liên quan của câu trả lời với câu hỏi đầu vào, và so sánh câu trả lời với câu trả lời tham chiếu.

1 Nguồn ảnh: LangSmith
Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Chương 3

Một đồ thị hiển thị các kết nối giữa người, địa điểm và sở thích.

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Chương 3

Bộ chuyển đổi từ ngôn ngữ tự nhiên sang Cypher biến đầu vào ngôn ngữ tự nhiên thành truy vấn Cypher và chuyển các tài liệu đồ thị truy xuất được về lại ngôn ngữ tự nhiên.

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Cùng luyện tập nào!

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Preparing Video For Download...