Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/project-generative-ai-applications-with-rag-and-langchain

课程概述

在这个快速发展的技术时代,生成AI的应用正不断走进我们的生活。如果你想学会如何构建自己的生成AI应用,那么《生成AI应用:RAG与LangChain项目》这门课程无疑是一个不错的选择。这是一门实践指导项目,能够全面测试和应用你在之前课程中学到的知识,让你构建一个真实的生成AI应用。

课程内容详解

该课程分为几个模块,涵盖从文档加载器到RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型的各个方面。

文档加载器使用LangChain

在这一模块中,你将深入学习LangChain的文档加载器,并利用这些知识从不同来源加载文档。同时,还会探索不同的文本切分策略,以提高模型的响应能力。通过实践实验,你将可以练习如何加载文档,以及应用所学的文本切分技巧。

使用LangChain的RAG

在这个模块中,你将学习如何使用向量存储来存储嵌入向量,并使用Chroma DB保存这些嵌入。你将了解LangChain的检索器,例如基于向量存储的检索器、多查询、 自查询、和父文档检索器。在实践实验中,你将为文档准备和预处理,使用watsonx.ai生成文档的嵌入,并通过向量数据库例如Chroma DB和FAISS来存储这些嵌入。最终,你将高效地提取文本中相关的文档片段。

创建QA机器人来阅读文档

在最后一个模块中,你将学习如何实现RAG以改善检索能力。你将熟悉Gradio,并学习如何设置一个简单的Gradio界面以与模型进行交互。同时,你将构建一个QA机器人,能够使用LangChain和大型语言模型(LLM)回答来自加载文档的问题。通过实践实验,你将有机会练习设置Gradio界面以及构建QA机器人。在最后的项目中,你将使用RAG和LangChain构建一个AI应用。

总结与推荐

总的来说,《生成AI应用:RAG与LangChain项目》不仅为你提供了深入实际应用生成AI的机会,还让你在实践中巩固所学的知识。如果你希望在AI领域深耕,并能够独立开发生成AI应用,这门课程绝对值得一试。通过指导项目的方式,让你在实操中完美应用理论知识,是一个非常优秀的学习体验!

课程主页: https://www.coursera.org/learn/project-generative-ai-applications-with-rag-and-langchain

作者 CourseEye