Java Spring AI: Knowledge Graph RAG with Neo4J

Ang mga modernong AI application ay nangangailangan ng higit pa sa isang large language model; kailangan nila ng access sa structured, specialized na data upang makapagbigay ng tumpak at relevant na mga sagot. Ituturo sa iyo ng kursong ito kung paano pagdugtungin ang iyong data at AI gamit ang Java ecosystem. Matututunan mo kung paano bumuo ng sopistikadong Retrieval-Augmented Generation (RAG) system na gumagamit ng kapangyarihan ng graph databases upang magbigay ng mas malalim na konteksto kaysa sa karaniwang vector searches lamang. Sa pagtatapos ng kursong ito, magagawa mong mag-architect ng mga AI solution na batay sa Java na nakakaintindi ng kumplikadong ugnayan ng data. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) at ang papel nito sa modernong AI. - I-configure ang Spring AI upang makipag-ugnayan sa OpenAI at pamahalaan ang mga large language model interaction. - I-implement ang Neo4J upang mag-imbak at mag-query ng data gamit ang Knowledge Graph structures. - Pagsamahin ang vector similarity search sa graph-based retrieval para sa high-precision data fetching. - I-apply ang prompt engineering basics upang pinuhin at i-optimize ang mga tugon ng AI sa loob ng iyong Java code. - Magsanay sa pagbuo ng maaasahang workflows para sa data ingestion at processing. Nagsisimula ang kurso sa mga pangunahing kahulugan ng AI integration at graph theory bago lumipat sa mga praktikal na pattern ng implementasyon sa loob ng Spring framework. Babasahin mo ang mga detalyadong paliwanag at pag-aaralan ang mga code example na idinisenyo upang ilarawan ang modernong AI architecture. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga Java developer na bago sa AI integration at gustong matutunan kung paano gamitin ang graph technologies upang mapahusay ang kanilang mga application. Walang kinakailangang naunang karanasan sa AI o Neo4J. Simulan ang pagbuo ng context-aware AI application gamit ang Java ngayon.