Java Spring AI: Wissensgraph RAG mit Neo4J

Moderne KI-Anwendungen erfordern mehr als nur ein großes Sprachmodell. Sie benötigen Zugriff auf strukturierte, spezialisierte Daten, um genaue und relevante Antworten zu liefern. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie die Lücke zwischen Ihren Daten und KI mithilfe des Java-Ökosystems schließen. Sie lernen, wie Sie anspruchsvolle Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systeme erstellen, die die Leistung von Graph-Datenbanken nutzen, um einen tieferen Kontext als Standard-Vektorsuchen allein zu bieten.Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Java-basierte KI-Lösungen zu entwerfen, die komplexe Datenbeziehungen verstehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ihre Rolle in der modernen KI. - Konfigurieren Sie Spring AI, um mit OpenAI zu kommunizieren und große Sprachmodellinteraktionen zu verwalten. - Implementieren Sie Neo4J, um Daten mit Knowledge Graph-Strukturen zu speichern und abzufragen. - Kombinieren Sie die Vektor-Ähnlichkeitssuche mit einem graphischen Abruf für hochpräzise Datenabrufe. - Wenden Sie sofortige Engineering-Grundlagen an, um AI-Antworten in Ihrem Java-Code zu verfeinern und zu optimieren. - Üben Sie den Aufbau zuverlässiger Workflows für die Datenaufnahme und -verarbeitung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen der KI-Integration und der Graphentheorie, bevor Sie in praktische Implementierungsmuster innerhalb des Spring-Frameworks einsteigen.Sie lesen detaillierte Erklärungen und studieren Codebeispiele, die die moderne KI-Architektur veranschaulichen. Dieser Kurs richtet sich an Java-Entwickler, die noch nicht mit der KI-Integration vertraut sind und lernen möchten, wie sie Graph-Technologien zur Verbesserung ihrer Anwendungen einsetzen können. Erstellen Sie noch heute kontextsensitive KI-Anwendungen mit Java.