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Learn RAG With Langchain
Learn RAG With Langchain
本产品适合对人工智能和自然语言处理有兴趣的开发者和研究人员，尤其是那些寻求提高生成模型性能和准确性的专业人士。
开发与工具AI模型#RAG#LangChain#人工智能#自然语言处理普通产品商用
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简介
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种前沿技术，通过整合外部知识源来增强生成模型的能力，提高生成内容的质量和可靠性。LangChain是一个强大的框架，专为构建和部署稳健的语言模型应用而设计。本教程系列将提供全面的、分步骤的指南，帮助您使用LangChain实现RAG，从基础RAG流程的介绍开始，逐步深入到查询转换、文档嵌入、路由机制、查询构建、索引策略、检索技术以及生成阶段，最终将所有概念整合到一个实际场景中，展示RAG的强大和灵活性。
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产品特色
介绍基本RAG流程，理解检索系统和生成模型的结合方式。
查询转换，确保语言模型准确理解并处理用户查询。
Hypothetical Document Embeddings，生成潜在文档的多向量表示，评估其相关性。
智能选择最合适的数据源进行查询回答，确保信息的相关性和来源的优越性。
构建可执行查询，有效索引策略，以及使用不同的检索技术。
语言模型综合检索到的信息，生成连贯准确的响应。
使用教程
第一步：了解RAG的基本原理和LangChain框架。
第二步：学习如何进行查询转换，以确保语言模型准确理解用户意图。
第三步：掌握Hypothetical Document Embeddings技术，评估文档的相关性。
第四步：熟悉路由机制，选择最合适的数据源。
第五步：学习如何构建可执行查询和有效的索引策略。
第六步：掌握不同的检索技术，如自适应RAG和CRAF。
第七步：学习如何在生成阶段综合检索到的信息，生成准确的响应。
第八步：将所有概念整合到一个实际场景中，展示RAG的实用性。
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