Apprenez comment les embeddings et les entrepôts vectoriels alimentent la recherche et l'extraction dans les applications d'IA générative. Explorer les principes fondamentaux des embeddings, leur rôle dans la représentation du texte et la manière dont ils se connectent aux bases de données vectorielles. Comprendre comment utiliser les modèles d'intégration de texte et VectorStore pour une interrogation efficace des données. Mettre en pratique les démonstrations de LangChain en utilisant des chargeurs, des séparateurs de texte et des embeddings.

Maîtrisez la récupération et les chaînes LangChain pour améliorer vos flux de travail d'IA générative. Apprenez comment les LangChain Retrievers localisent les données pertinentes et comment les différents types de chaînes tels que Sequential, Stuff, Refine et Map Reduce pour traiter et gérer les informations. Explorez les applications du monde réel avec des démonstrations, notamment comment construire des chaînes séquentielles pour rationaliser l'exécution des tâches pilotées par l'IA.

Explorez la mémoire et les agents LangChain pour créer des applications GenAI dynamiques et sensibles au contexte. Apprenez les types de mémoire dans LangChain et comment ils permettent la continuité de la conversation. Comprendre comment les agents prennent des décisions et interagissent avec les outils. Acquérir une expérience pratique de la création d'agents LangChain, de l'utilisation de la mémoire et de l'exécution de modèles locaux Falcon LLM dans des flux de travail d'IA du monde réel.