在本 Modulation 中，您将探索 Retrieval-augmented Generation（RAG）的基本原理，以及如何在聊天机器人和智能 AI 代理等应用中应用 RAG 生成更准确、更能感知上下文的响应。您将了解完整的 RAG 流程，包括其与 LangChain 的集成，以构建模块化和可扩展的 AI 解决方案。Modulation 涵盖了密集段落检索 (DPR) 等关键组件，它使用上下文编码器和问题编码器，每个编码器都与 tokenizer 配对，将文本转换为机器可读格式。此外，您还将通过实验获得实践经验，重点是使用两大机器学习框架实现基于 RAG 的系统：Hugging Face（用于从数据集中检索信息）和 PyTorch（用于评估内容相关性并生成有意义的回复）。

在本模块中，您将学习上下文学习和高级提示工程技术，以设计和完善提示，生成相关和准确的人工智能响应。然后，您将探索 LangChain 框架，这是一个开源接口，可使用大型语言模型 (LLM) 简化人工智能应用程序开发。涉及的关键概念包括 LangChain 的工具、组件和聊天模型，以及提示模板、示例选择器和输出解析器。您还将学习 LangChain 的文档加载器和检索器、链和代理，以构建智能应用程序。通过动手实验，您将应用这些概念来增强 LLM 应用程序，并开发一个集成了 LLM、LangChain 和 RAG 的人工智能代理，以实现交互式高效文档检索。此外，还提供了全面的小抄和词汇表，以强化您的学习。