Learn RAG With Langchain : 掌握RAG技术，提升AI生成内容的准确性和相关性。

开发与工具

Learn RAG With Langchain

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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

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。

需求人群 :

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。

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使用场景

使用RAG技术生成新闻摘要。

结合RAG和LangChain开发智能客服系统。

利用RAG技术进行学术文献的自动摘要和检索。

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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