Retrieval Augmented Generation (RAG) con LangChain

Crea sistemas RAG con LangChain

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica que se utiliza para superar una de las principales limitaciones de los modelos de lenguaje grandes (LLM): su conocimiento limitado. Los sistemas RAG integran datos externos procedentes de diversas fuentes en los LLM. Este proceso de conectar múltiples sistemas diferentes suele ser tedioso, ¡pero LangChain lo convierte en un juego de niños!

Aprende métodos de división y recuperación de última generación.

¡Mejora tu arquitectura RAG! Aprenderás a cargar y dividir archivos de código, incluidos archivos Python y Markdown, para garantizar que las divisiones «reconozcan» la sintaxis del código. Dividirás tus documentos utilizando tokens en lugar de caracteres para garantizar que los documentos recuperados permanezcan dentro de la ventana de contexto de tu modelo. Descubre cómo la división semántica puede ayudar a conservar el contexto detectando cuándo cambia el tema en el texto y dividiéndolo en esos puntos. Por último, aprende a evaluar tu arquitectura RAG de forma sólida con LangSmith y Ragas.

Descubre la arquitectura Graph RAG

Da un giro radical a tu arquitectura RAG y descubre cómo los sistemas RAG basados en grafos, en lugar de vectores, pueden mejorar la comprensión de tu sistema de las entidades y relaciones presentes en tus documentos. ¡Aprenderás a convertir datos de texto no estructurados en gráficos utilizando LLM para realizar la traducción! A continuación, almacenarás estos documentos gráficos en una base de datos gráfica Neo4j y los integrarás en un sistema RAG más amplio para completar la aplicación.