Kiến thức cơ bản về LangChain: Xây dựng các ứng dụng Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG)

Cần xây dựng các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu tùy chỉnh, cập nhật hoặc độc quyền? Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG) là mẫu thiết yếu để neo các LLM và cung cấp các câu trả lời chính xác, theo ngữ cảnh cụ thể. Khóa học này cung cấp sự hiểu biết nền tảng, dựa trên văn bản về kiến trúc RAG và cách triển khai nó bằng cách sử dụng LangChain. Bạn sẽ chuyển từ các tương tác LLM cơ bản sang việc xây dựng các chuỗi phức tạp để truy xuất các tài liệu liên quan, xử lý chúng và tạo ra các phản hồi có chất lượng cao, có thể kiểm chứng, đặt nền tảng cho việc phát triển các tác nhân AI nâng cao. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu các khái niệm cốt lõi của RAG, bao gồm tải tài liệu, phân đoạn (chunking), nhúng (embeddings) và kho lưu trữ vector (vector stores). * Thực hành sử dụng các thành phần của LangChain (Chains, Prompts, Models, Retrievers) để cấu trúc các quy trình làm việc phức tạp. * Cấu hình các nguồn dữ liệu khác nhau (loaders) và tối ưu hóa việc tiền xử lý tài liệu để truy xuất hiệu quả. * Áp dụng các kỹ thuật kỹ thuật prompt (prompt engineering) để hướng dẫn LLM sử dụng ngữ cảnh được truy xuất một cách hiệu quả. * Xây dựng và kiểm tra một ứng dụng RAG hoàn chỉnh, đầu cuối có khả năng trả lời các câu hỏi dựa trên các tài liệu tùy chỉnh. 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. Khóa học này được thiết kế cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu muốn tích hợp dữ liệu tùy chỉnh vào các mô hình ngôn ngữ lớn. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với LangChain hoặc cơ sở dữ liệu vector, chỉ cần thành thạo cơ bản về lập trình Python. Bắt đầu làm chủ các kỹ thuật cần thiết để xây dựng các ứng dụng AI nhận biết ngữ cảnh ngay hôm nay.