Java Spring AI: RAG de Grafo de Conocimiento con Neo4J

Las aplicaciones de IA modernas requieren más que solo un modelo de lenguaje grande; necesitan acceso a datos estructurados y especializados para proporcionar respuestas precisas y relevantes. Este curso te enseña cómo cerrar la brecha entre tus datos y la IA utilizando el ecosistema Java. Aprenderás a construir sofisticados sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que aprovechan el poder de las bases de datos de grafos para proporcionar un contexto más profundo que las búsquedas vectoriales estándar por sí solas. Al final de este curso, podrás diseñar soluciones de IA basadas en Java que comprendan relaciones de datos complejas. Lo que aprenderás: - Comprender los principios centrales de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y su papel en la IA moderna. - Configurar Spring AI para comunicarse con OpenAI y gestionar interacciones con modelos de lenguaje grandes. - Implementar Neo4J para almacenar y consultar datos utilizando estructuras de Grafo de Conocimiento. - Combinar la búsqueda de similitud vectorial con la recuperación basada en grafos para la obtención de datos de alta precisión. - Aplicar los conceptos básicos de ingeniería de prompts para refinar y optimizar las respuestas de IA dentro de tu código Java. - Practicar la construcción de flujos de trabajo confiables para la ingesta y el procesamiento de datos. El curso comienza con definiciones fundamentales de integración de IA y teoría de grafos antes de pasar a patrones de implementación prácticos dentro del framework Spring. Leerás explicaciones detalladas y estudiarás ejemplos de código diseñados para ilustrar la arquitectura de IA moderna. Este curso está diseñado para desarrolladores Java que son nuevos en la integración de IA y desean aprender a utilizar tecnologías de grafos para mejorar sus aplicaciones. No se requiere experiencia previa con IA o Neo4J. Comienza a construir aplicaciones de IA conscientes del contexto con Java hoy mismo.