Основы LangChain: Создание приложений с генерацией, дополненной поиском (RAG)

Нужно создавать приложения на базе ИИ, которые полагаются на собственные, актуальные или проприетарные данные? Генерация, дополненная поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) — это основной шаблон для обоснования LLM и предоставления точных, контекстно-зависимых ответов. Этот курс дает фундаментальное, текстовое понимание архитектуры RAG и того, как реализовать ее с помощью LangChain. Вы перейдете от базового взаимодействия с LLM к построению сложных цепочек, которые извлекают релевантные документы, обрабатывают их и генерируют высококачественные, проверяемые ответы, подготавливая почву для разработки продвинутых ИИ-агентов. Что вы узнаете: * Понимание основных концепций RAG, включая загрузку документов, сегментацию (chunking), встраивания (embeddings) и векторные хранилища (vector stores). * Практика использования компонентов LangChain (Chains, Prompts, Models, Retrievers) для структурирования сложных рабочих процессов. * Настройка различных источников данных (загрузчиков) и оптимизация предварительной обработки документов для эффективного поиска. * Применение методов проектирования запросов (prompt engineering) для эффективного направления LLM с использованием извлеченного контекста. * Создание и тестирование полного сквозного RAG-приложения, способного отвечать на вопросы на основе пользовательских документов. Курс начинается с определения ограничений LLM и необходимости RAG, быстро переходя к практическим упражнениям с использованием Python и фреймворка LangChain. Мы рассмотрим настройку векторных баз данных и проектирование эффективных цепочек для надежного взаимодействия с данными. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков и специалистов по данным, которые хотят интегрировать собственные данные в большие языковые модели. Предварительный опыт работы с LangChain или векторными базами данных не требуется, необходима только базовое знание программирования на Python. Начните осваивать методы, необходимые для создания контекстно-зависимых приложений на базе ИИ уже сегодня.