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