Deep Dive into Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain / Agents

🚀 Rejoignez-nous pour un passionnant meetup Ubuntu TechHive où nous plongerons dans le sujet de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) avec LangChain / Agents ! La mise en œuvre de la génération avancée augmentée par récupération implique de combiner des techniques de traitement du langage naturel (NLP), de recherche d'information (IR) et d'apprentissage automatique (ML) pour générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes.

🎯 Sujets :

1. Définition du Problème
2. Collecte et Prétraitement des Données
3. Modèle de Récupération
4. Modèle de Génération
5. Intégration et Architecture
6. Ajustement Fin et Évaluation
7. Déploiement et Surveillance
8. Amélioration Continue
9. Considérations Éthiques Pendant la Mise en Œuvre

Nous utiliserons Vector-store, Python et les modules LangChain tels que Model I/O, Récupération, Agents, Chaînes, et bien d'autres encore. Nous explorerons le RAG Naïf et les moyens d'optimiser sa qualité de récupération.