Java Spring AI: Knowledge Graph RAG con Neo4J

Le moderne applicazioni di AI richiedono più di un semplice modello linguistico di grandi dimensioni; necessitano di accesso a dati strutturati e specializzati per fornire risposte accurate e pertinenti. Questo corso ti insegna come colmare il divario tra i tuoi dati e l'AI utilizzando l'ecosistema Java. Imparerai a costruire sofisticati sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) che sfruttano la potenza dei database a grafo per fornire un contesto più profondo rispetto alle sole ricerche vettoriali standard. Alla fine di questo corso, sarai in grado di progettare soluzioni AI basate su Java che comprendono relazioni di dati complesse. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) e il suo ruolo nell'AI moderna. - Configurare Spring AI per comunicare con OpenAI e gestire le interazioni con i modelli linguistici di grandi dimensioni. - Implementare Neo4J per archiviare e interrogare i dati utilizzando le strutture di Knowledge Graph. - Combinare la ricerca di similarità vettoriale con il recupero basato su grafo per un recupero dati ad alta precisione. - Applicare le basi del prompt engineering per affinare e ottimizzare le risposte dell'AI all'interno del tuo codice Java. - Esercitarsi a costruire flussi di lavoro affidabili per l'ingestione e l'elaborazione dei dati. Il corso inizia con definizioni fondamentali di integrazione AI e teoria dei grafi prima di passare a modelli di implementazione pratici all'interno del framework Spring. Leggerai spiegazioni dettagliate e studierai esempi di codice progettati per illustrare l'architettura AI moderna. Questo corso è progettato per sviluppatori Java che sono nuovi all'integrazione AI e desiderano imparare come utilizzare le tecnologie a grafo per migliorare le loro applicazioni. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con AI o Neo4J. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni AI consapevoli del contesto con Java.