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 Modulation 中，您将学习上下文学习和高级 prompt engineering 技术，以设计和完善用于生成相关和准确 AI 响应的 prompt。然后，您将探索 LangChain 框架，这是一个使用大型语言模型 (LLM) 简化 AI 应用程序开发的开源 Interface。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，并开发一个集成了 LLM、LangChain 和 RAG 的 AI 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，以加强您的学习效果。