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# 第八章、总结
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这次课程的内容包括：
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1. 使用 LangChain 的 80 多种文档装载器从各种文档源中加载数据。
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2. 将这些文档分割成块，并讨论了其中的一些微妙之处。
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3. 为这些块创建了 Embedding，并将它们放入向量存储器中，并轻松实现语义搜索。
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4. 讨论了语义搜索的一些缺点，以及在某些边缘情况中可能会发生的搜索失败。
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5. 介绍了许多新的高级且有趣的检索算法，用于克服那些边缘情况。
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6. 与 LLMs 相结合，将检索到的文档，和用户问题传递给 LLM，生成对原始问题的答案。
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7. 对对话内容进行了补全，创建了一个完全功能的、端到端的聊天机器人。
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**💪🏻 出发 去探索新世界吧**
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希望您们在学习过程中受益匪浅。
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也感谢开源社区为这个课程做出贡献，如果您在 LangChain 上发现了新的功能和技巧，希望您分享到 Twitter 或者 github 上。
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这是一个快速发展的领域，非常令人激动。期待看到您们将所学应用到实际中的样子。 |