Dasar-dasar LangChain: Membangun Aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Perlu membangun aplikasi AI yang bergantung pada data kustom, terbaru, atau proprietary? Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah pola penting untuk mendasarkan LLM dan memberikan jawaban yang akurat dan spesifik konteks. Kursus ini memberikan pemahaman dasar berbasis teks tentang arsitektur RAG dan cara mengimplementasikannya menggunakan LangChain. Anda akan beralih dari interaksi LLM dasar ke konstruksi rantai kompleks yang mengambil dokumen relevan, memprosesnya, dan menghasilkan respons berkualitas tinggi yang dapat diverifikasi, menyiapkan panggung untuk pengembangan agen AI tingkat lanjut. Apa yang akan Anda pelajari: * Memahami konsep inti RAG, termasuk pemuatan dokumen, chunking, embeddings, dan vector stores. * Berlatih menggunakan komponen LangChain (Chains, Prompts, Models, Retrievers) untuk menyusun alur kerja yang kompleks. * Mengonfigurasi berbagai sumber data (loaders) dan mengoptimalkan pra-pemrosesan dokumen untuk pengambilan yang efektif. * Menerapkan teknik prompt engineering untuk memandu LLM menggunakan konteks yang diambil secara efektif. * Membangun dan menguji aplikasi RAG lengkap, dari awal hingga akhir, yang mampu menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen kustom. The course begins with defining LLM limitations and the necessity of RAG, progressing quickly into hands-on exercises using Python and the LangChain framework. We cover setting up vector databases and designing efficient chains for robust data interaction. Kursus ini dirancang untuk pengembang pemula dan ilmuwan data yang ingin mengintegrasikan data kustom ke dalam large language models. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan LangChain atau vector databases yang diperlukan, hanya kemahiran dasar dalam pemrograman Python. Mulai kuasai teknik yang diperlukan untuk membangun aplikasi AI yang sadar konteks hari ini.