Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine zukunftsweisende Technologie, die die Fähigkeiten von Generierungsmodellen durch die Integration externer Wissensquellen verbessert und die Qualität und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte steigert. LangChain ist ein leistungsstarkes Framework, das speziell für den Aufbau und die Bereitstellung robuster Anwendungen für Sprachmodelle entwickelt wurde. Diese Tutorial-Reihe bietet eine umfassende, schrittweise Anleitung zur Implementierung von RAG mit LangChain. Beginnend mit einer Einführung in den grundlegenden RAG-Prozess, werden wir schrittweise in die Bereiche Query-Transformation, Dokumenten-Embedding, Routing-Mechanismen, Query-Aufbau, Indexierungsstrategien, Retrieval-Techniken und die Generierungsphase eintauchen. Abschließend werden alle Konzepte in einem praktischen Szenario zusammengeführt, um die Leistungsfähigkeit und Flexibilität von RAG zu demonstrieren.