Java Spring AI: Neo4J ile Bilgi Grafiği RAG

Modern yapay zeka uygulamaları sadece büyük bir dil modelinden daha fazlasını gerektirir; doğru ve ilgili yanıtlar vermek için yapısal, özel verilere erişime ihtiyaçları vardır.Bu kurs, Java ekosistemini kullanarak verileriniz ve yapay zekâ arasındaki boşluğu nasıl kapatacağınızı öğretiyor. Grafik veritabanlarının gücünü kullanarak yalnızca standart vektör aramalarından daha derin bir bağlam sağlayan gelişmiş Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemlerini nasıl inşa edeceğinizi öğreneceksiniz.Bu dersin sonunda, karmaşık veri ilişkilerini anlayan Java tabanlı yapay zeka çözümlerini tasarlayabileceksiniz. Ne öğreneceksin: - Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) temel ilkelerini ve modern yapay zekadaki rolünü anlamak. - Spring AI'yi OpenAI ile iletişim kurmak ve büyük dil model etkileşimlerini yönetmek için ayarlayın. - Neo4J'yi Bilgi Grafiği yapılarını kullanarak verileri depolamak ve sorgulamak için uygulayın. - Yüksek hassasiyetli veri alımı için vektör benzerlik aramasıyla grafik tabanlı geri alma birleştir. - Java kodunuzun içindeki yapay zeka yanıtlarını iyileştirmek ve iyileştirebilmek için hızlı mühendislik temellerini uygulayın. - Veri alımı ve işleme için güvenilir iş akışlarını inşa etmeyi deneyin. Kurs, Spring çerçevesinde pratik uygulama örneklerine geçmeden önce yapay zeka entegrasyonu ve grafik teorisinin temel tanımlarıyla başlar. Detaylı açıklamaları okuyacak ve modern yapay zekâ mimarisini göstermek için tasarlanmış kod örneklerini inceleyeceksiniz. Bu ders, yapay zeka entegrasyonuna yeni başlayan ve uygulamalarını geliştirmek için grafik teknolojilerini nasıl kullanacaklarını öğrenmek isteyen Java geliştiricileri için tasarlanmıştır. Yapay zeka veya Neo4J ile önceden deneyimi olmayanlar için uygundur. Java ile bağlam-duyarlı yapay zeka uygulamaları oluşturmaya bugün başlayın.