Felicitări!

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Meri Nova

Machine Learning Engineer

Capitolul 1

Fragmentele de documente sunt stocate.

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Capitolul 1

Rezultatul modelului transmis unui parser.

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Capitolul 2

 

Fișiere Markdown

  • UnstructuredMarkdownLoader

Fișiere Python

  • PythonLoader
  • language=Language.PYTHON

 

Divizare pe tokeni → TokenTextSplitter

Divizare semantică → SemanticChunker

semantic3.jpg

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Capitolul 2

Un flux de lucru RAG care evidențiază procesele evaluabile: procesul de recuperare, halucinațiile LLM, relevanța răspunsului față de întrebare și compararea răspunsului cu unul de referință.

1 Credit imagine: LangSmith
Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Capitolul 3

Un graf care arată conexiuni între persoane, locuri și interese.

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Capitolul 3

Un translator din limbaj natural în Cypher convertește intrarea în limbaj natural într-o interogare Cypher și documentele grafice recuperate înapoi în limbaj natural.

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Să exersăm!

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Preparing Video For Download...