Java Wiosna AI: Wykres wiedzy RAG z Neo4J

Nowoczesne aplikacje AI wymagają czegoś więcej niż tylko dużego modelu językowego. Potrzebują dostępu do uporządkowanych, wyspecjalizowanych danych, aby zapewnić dokładne i odpowiednie odpowiedzi. Ten kurs uczy, jak wypełnić lukę między danymi a AI za pomocą ekosystemu Java. Dowiesz się, jak budować zaawansowane systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG), które wykorzystują moc baz danych grafów, aby zapewnić głębszy kontekst niż standardowe wyszukiwania wektorowe.Pod koniec tego kursu będziesz w stanie zaprojektować rozwiązania AI oparte na Javie, które rozumieją złożone relacje danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady Retrieval-Augmented Generation (RAG) i jego rolę w nowoczesnej sztucznej inteligencji. - Skonfiguruj Spring AI, aby komunikować się z OpenAI i zarządzać dużymi interakcjami modelu językowego. - Zaimplementuj Neo4J do przechowywania i zapytania danych za pomocą struktur Knowledge Graph. - Połącz wyszukiwanie podobieństwa wektorów z wyszukiwarką opartą na wykresach w celu precyzyjnego pobierania danych. - Zastosuj szybkie podstawy inżynierii, aby udoskonalić i zoptymalizować odpowiedzi AI w kodzie Java. - Ćwicz budowanie niezawodnych przepływów pracy do pobierania i przetwarzania danych. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji integracji AI i teorii grafów, zanim przejdziemy do praktycznych wzorców implementacji w ramach Spring.Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia i przykłady kodu studyjnego zaprojektowane w celu zilustrowania nowoczesnej architektury AI. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów Java, którzy są nowicjuszami w integracji AI i chcą nauczyć się korzystać z technologii wykresów w celu ulepszenia swoich aplikacji.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z AI lub Neo4J. Zacznij tworzyć aplikacje AI z uwzględnieniem kontekstu za pomocą Java już dziś.