LangChain Fundamentals: Xây dựng ứng dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Cần xây dựng các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu tùy chỉnh, cập nhật hoặc độc quyền? Retrieval-Augmented Generation (RAG) là mẫu cần thiết để định hướng LLM và cung cấp các câu trả lời chính xác, theo ngữ cảnh cụ thể. Khóa học này cung cấp kiến thức nền tảng, dựa trên văn bản về kiến trúc RAG và cách triển khai nó bằng LangChain. Bạn sẽ chuyển từ tương tác LLM cơ bản đến xây dựng các chuỗi phức tạp để truy xuất tài liệu liên quan, xử lý chúng và tạo ra các phản hồi chất lượng cao, có thể xác minh, tạo tiền đề cho việc phát triển các tác nhân AI tiên tiến. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu các khái niệm cốt lõi của RAG, bao gồm tải tài liệu, phân đoạn, nhúng và kho vector. * Thực hành sử dụng các thành phần LangChain (Chains, Prompts, Models, Retrievers) để cấu trúc các quy trình làm việc phức tạp. * Cấu hình nhiều nguồn dữ liệu (loaders) và tối ưu hóa tiền xử lý tài liệu để truy xuất hiệu quả. * Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering để hướng dẫn LLM bằng ngữ cảnh được truy xuất một cách hiệu quả. * Xây dựng và kiểm tra một ứng dụng RAG hoàn chỉnh, end-to-end có khả năng trả lời câu hỏi dựa trên tài liệu tùy chỉnh. Khóa học bắt đầu bằng việc xác định những hạn chế của LLM và sự cần thiết của RAG, sau đó nhanh chóng chuyển sang các bài tập thực hành sử dụng Python và framework LangChain. Chúng tôi đề cập đến việc thiết lập cơ sở dữ liệu vector và thiết kế các chuỗi hiệu quả để tương tác dữ liệu mạnh mẽ. 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 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.