深入探讨 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 框架，本课程专为 AI 专业人士和爱好者设计，内容精炼且具有高影响力。学习如何将 Large Language Models (LLMs) 集成到 RAG 中，以便根据您的外部文件（如 PDF、文本文件、CSV、YouTube 视频等）来回答问题。非常适合希望保持领先优势的开发人员、数据科学家和 AI 实践者。

注意：本课程使用免费的LLM API，所以不用担心任何额外费用 !

• 生成式AI与机器学习简介
  探索不同类型的学习模型，了解生成式AI是什么，以及大语言模型（LLMs）的作用。
• 什么是RAG？
  清晰地介绍RAG框架——它是如何工作的，其组成部分，以及为什么它正在成为游戏规则的改变者及其重要超参数。
• 向量数据库及其在RAG中的作用
  比较向量数据库（Vector DBs）与传统RDBMS。了解核心元素
• GraphRAG（概述）
  发现GraphRAG的优势，它是如何工作的。
• HybridRAG（概述）
  深入了解HybridRAG，它是如何结合GraphRAG和StandardRAG以产生最佳结果的。

• 您的第一个RAG应用
  使用一个简单的文本文件创建一个基本的RAG应用程序。
• 向量数据库设置
  学习独立于RAG设置一个向量数据库，这是高效数据检索的关键步骤。
• RAG超参数
  发现对RAG性能有显著影响的关键超参数。
• 使用不同文件格式
  在各种格式（如视频、CSV文件等）中实现RAG，以提高其适用性。
• RAG与互联网集成
  使用SerpAPI在RAG中启用互联网搜索，以增强实时检索能力。
• 多文档RAG
  构建可以同时与多个文档通信的RAG系统，以提高上下文和准确性。
• 处理幻觉
  通过要求引用来解决AI幻觉（不准确的响应），确保更可靠的输出。
• 使用LLMs的推荐系统
  使用RAG构建一个推荐系统，将信息检索与AI推荐相结合。
• GraphRAG与LangChain
  使用LangChain实现GraphRAG，展示将图结构与RAG结合的力量。
• 混合RAG
  探索将RAG和GraphRAG结合的高级技术，以实现高性能检索。

如果你已经熟悉RAG，可以尝试GraphRAG

我希望这能帮助你理解RAG，并轻松构建不同的RAG应用程序。