Java Spring AI: Knowledge Graph RAG với Neo4J

Các ứng dụng AI hiện đại đòi hỏi nhiều hơn là chỉ một mô hình ngôn ngữ lớn; chúng cần truy cập vào dữ liệu có cấu trúc, chuyên biệt để cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp. Khóa học này dạy bạn cách thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu của bạn và AI bằng cách sử dụng hệ sinh thái Java. Bạn sẽ học cách xây dựng các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) tinh vi, tận dụng sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị để cung cấp ngữ cảnh sâu sắc hơn so với các tìm kiếm vector tiêu chuẩn. Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể kiến trúc các giải pháp AI dựa trên Java hiểu được các mối quan hệ dữ liệu phức tạp. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của Retrieval-Augmented Generation (RAG) và vai trò của nó trong AI hiện đại. - Cấu hình Spring AI để giao tiếp với OpenAI và quản lý các tương tác mô hình ngôn ngữ lớn. - Triển khai Neo4J để lưu trữ và truy vấn dữ liệu bằng cách sử dụng cấu trúc Knowledge Graph. - Kết hợp tìm kiếm tương tự vector với truy xuất dựa trên đồ thị để lấy dữ liệu có độ chính xác cao. - Áp dụng các kiến thức cơ bản về prompt engineering để tinh chỉnh và tối ưu hóa các phản hồi AI trong mã Java của bạn. - Thực hành xây dựng các quy trình đáng tin cậy để nhập và xử lý dữ liệu. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa nền tảng về tích hợp AI và lý thuyết đồ thị trước khi chuyển sang các mẫu triển khai thực tế trong framework Spring. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết và nghiên cứu các ví dụ mã được thiết kế để minh họa kiến trúc AI hiện đại. Khóa học này được thiết kế cho các nhà phát triển Java mới làm quen với tích hợp AI và muốn học cách sử dụng công nghệ đồ thị để nâng cao ứng dụng của họ. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về AI hoặc Neo4J. Bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI nhận biết ngữ cảnh với Java ngay hôm nay.