Java Spring AI: Neo4J के साथ नॉलेज ग्राफ़ RAG

आधुनिक AI अनुप्रयोगों को केवल एक बड़े भाषा मॉडल से अधिक की आवश्यकता होती है; सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने के लिए उन्हें संरचित, विशिष्ट डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है। यह कोर्स आपको Java इकोसिस्टम का उपयोग करके आपके डेटा और AI के बीच के अंतर को पाटना सिखाता है। आप सीखेंगे कि परिष्कृत Retrieval-Augmented Generation (RAG) सिस्टम कैसे बनाए जाते हैं जो अकेले मानक वेक्टर खोजों की तुलना में गहन संदर्भ प्रदान करने के लिए ग्राफ़ डेटाबेस की शक्ति का लाभ उठाते हैं। इस कोर्स के अंत तक, आप Java-आधारित AI समाधानों की वास्तुकला (आर्किटेक्ट) करने में सक्षम होंगे जो जटिल डेटा संबंधों को समझते हैं। आप क्या सीखेंगे: - Retrieval-Augmented Generation (RAG) के मूल सिद्धांतों और आधुनिक AI में इसकी भूमिका को समझें। - OpenAI के साथ संवाद करने और बड़े भाषा मॉडल इंटरैक्शन को प्रबंधित करने के लिए Spring AI को कॉन्फ़िगर करें। - Knowledge Graph संरचनाओं का उपयोग करके डेटा को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए Neo4J को लागू करें। - उच्च-सटीकता डेटा लाने के लिए ग्राफ़-आधारित पुनर्प्राप्ति के साथ वेक्टर समानता खोज को मिलाएं। - अपने Java कोड के भीतर AI प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत और अनुकूलित करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मूल बातें लागू करें। - डेटा अंतर्ग्रहण (ingestion) और प्रसंस्करण के लिए विश्वसनीय वर्कफ़्लो बनाने का अभ्यास करें। यह कोर्स Spring फ्रेमवर्क के भीतर व्यावहारिक कार्यान्वयन पैटर्न में जाने से पहले AI एकीकरण और ग्राफ़ सिद्धांत की मूलभूत परिभाषाओं से शुरू होता है। आप आधुनिक AI वास्तुकला को दर्शाने के लिए डिज़ाइन किए गए विस्तृत स्पष्टीकरणों को पढ़ेंगे और कोड उदाहरणों का अध्ययन करेंगे। यह कोर्स उन Java डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI एकीकरण के लिए नए हैं और सीखना चाहते हैं कि अपने अनुप्रयोगों को बेहतर बनाने के लिए ग्राफ़ तकनीकों का उपयोग कैसे करें। AI या Neo4J के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही Java के साथ संदर्भ-जागरूक AI एप्लिकेशन बनाना शुरू करें।