使用 LangChain / Agents 深入探索检索增强生成 (RAG)

🚀 欢迎参加我们富有启发性的 Ubuntu TechHive 聚会，我们将深入探讨如何利用 LangChain / Agents 实现检索增强生成 (RAG)！实现高级检索增强生成需要结合自然语言处理 (NLP)、信息检索 (IR) 和机器学习 (ML) 等技术，从而生成连贯且符合上下文的响应。

🎯 主题：

1. 问题定义
2. 数据收集与预处理
3. 检索模型
4. 生成模型
5. 集成与架构
6. 微调与评估
7. 部署与监控
8. 持续改进
9. 实施过程中的伦理考量

我们将使用向量数据库 (Vector-store)、Python 以及 LangChain 模块，例如 Model I/O、Retrieval、Agents、Chains 等。我们将探索基础 RAG (Naïve RAG) 以及优化其检索质量的方法。