在本 Modulation 中，您将学习如何使用 watsonx 的嵌入模型嵌入文档，并使用向量数据库（如 Chroma DB 和 FAISS）存储这些嵌入。你将探索嵌入在 RAG 管道中的作用，配置 Vector 存储以管理这些嵌入，并使用 LangChain 对文档进行嵌入预处理。此外，您还将亲身体验 LangChain 中的高级检索器，如基于 Vector 存储的检索器、多查询检索器、自查询检索器和父文档检索器，以便高效地从文档中提取相关信息。最后，您将使用 InstructLab 比较基于 RAG 的方法和微调方法，以评估它们的权衡和适用性。

在本 Modulation 中，您将结合所学的所有组件，使用 LangChain 和 RAG 构建一个完整的生成式 AI 应用程序。您将学习如何实施 RAG 以改进信息检索，如何使用 Gradio 设置用户界面，以及如何构建一个利用 LLM 和 LangChain 回应来自 Load 文档的查询的问答机器人。通过动手实验，您将练习构建 Gradio 界面和开发自己的问答机器人。在最终项目中，您将使用 RAG 和 LangChain 构建一个 AI 应用程序。辅助材料，如小抄和词汇表，将强化您的理解，建立对实施技能的信心，并通过分级测验评估您的学习情况。在离开本 Modulation 时，您将获得一个可部署的 AI 驱动的助手，并明确提升技能的下一步。