内容 隐藏
1 高级LangChain技术：掌握RAG应用程序
2 Advanced LangChain Techniques: Mastering RAG Applications
2.1 学习内容
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

高级LangChain技术：掌握RAG应用程序

Advanced LangChain Techniques: Mastering RAG Applications

将您的 RAG 应用程序提升到一个新的水平

 学习内容

  • 学习 LangChain 表达式语言 （LCEL）
  • 使用 LangChain 框架掌握高级 RAG 技术
  • 使用 RAGAS 框架评估 RAG 管道
  • 应用 NeMo 护栏以实现安全可靠的 AI 交互

 要求

  •  LangChain 基础知识
  • 中级 Python 技能（OOP、数据类型、函数、模块等）
  • 基本的终端和 Docker 知识

 描述

对本课程的期望

欢迎参加我们的 LangChain 框架高级检索增强生成 （RAG） 课程！

在本课程中，我们将深入探讨检索增强生成的高级技术，利用强大的 LangChain 框架来增强您的 AI 驱动的语言任务。LangChain 是一个开源工具，它将大型语言模型 （LLMs） 与其他组件连接起来，使其成为使用 AI 的开发人员和数据科学家的重要资源。

 课程亮点

关注 RAG 技术：本课程提供了对 Retrieval-Augmented Generation 的深入理解，指导您了解 LangChain 框架的复杂性。我们涵盖从基本概念到高级实施的一系列主题，确保您获得全面的知识。

综合内容：本课程专为在 LLMs。在整个课程中，您将探索：

  • LCEL Deepdive 和 Runnables

  •  与历史记录聊天

  •  索引 API

  •  RAG 评估工具

  • 高级分块技术

  •  其他嵌入模型

  • 查询公式和检索

  •  跨编码器重新排序

  •  路由

  •  代理

  •  工具调用

  •  NeMo 护栏

  •  Langfuse 集成

 其他资源

  • 帮助程序脚本：用于数据摄取、检查和清理的脚本，以简化您的工作流程。

  • 全栈应用程序和 Docker：一个全面的聊天机器人应用程序，具有 React 前端和 FastAPI 后端，并配有 Docker 支持，可轻松设置和部署。

  • 其他资源可用于支持您的学习。

 祝您学习愉快！:-)

本课程适合谁：

  • 具有 Langchain 经验并希望将 RAG 应用程序提升到新水平的软件工程师和数据科学家
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