Java Spring AI: Neo4J を使用したナレッジグラフ RAG

現代の AI アプリケーションは、単なる大規模言語モデル以上のものを必要とします。正確で関連性の高い回答を提供するために、構造化された特殊なデータへのアクセスが必要です。このコースでは、Java エコシステムを使用して、データと AI の間のギャップを埋める方法を教えます。 標準的なベクトル検索だけでは得られない、より深いコンテキストを提供するために、グラフデータベースの力を活用する洗練された Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムを構築する方法を学びます。このコースを修了すると、複雑なデータ関係を理解する Java ベースの AI ソリューションを設計できるようになります。 学習内容: - Retrieval-Augmented Generation (RAG) のコア原則と、現代の AI におけるその役割を理解する。 - Spring AI を構成して OpenAI と通信し、大規模言語モデルのやり取りを管理する。 - Knowledge Graph 構造を使用してデータを保存およびクエリするために Neo4J を実装する。 - ベクトル類似性検索とグラフベースの検索を組み合わせて、高精度のデータ取得を実現する。 - プロンプトエンジニアリングの基本を適用して、Java コード内の AI 応答を洗練し最適化する。 - データ取り込みと処理のための信頼性の高いワークフロー構築を実践する。 このコースは、AI 統合とグラフ理論の基礎的な定義から始まり、Spring フレームワーク内での実用的な実装パターンへと進みます。詳細な説明を読み、現代の AI アーキテクチャを示すように設計されたコード例を学習します。 このコースは、AI 統合に不慣れで、グラフテクノロジーを使用してアプリケーションを強化する方法を学びたい Java 開発者向けに設計されています。AI または Neo4J の事前の経験は必要ありません。 今すぐ Java でコンテキスト認識 AI アプリケーションの構築を始めましょう。