Java Spring AI: Knowledge Graph RAG with Neo4J

Aplikasi AI moden memerlukan lebih daripada sekadar model bahasa besar; ia memerlukan akses kepada data berstruktur dan khusus untuk memberikan jawapan yang tepat dan relevan. Kursus ini mengajar anda cara merapatkan jurang antara data anda dan AI menggunakan ekosistem Java. Anda akan belajar cara membina sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang canggih yang memanfaatkan kuasa pangkalan data graf untuk memberikan konteks yang lebih mendalam daripada carian vektor standard sahaja. Pada akhir kursus ini, anda akan dapat mereka bentuk penyelesaian AI berasaskan Java yang memahami hubungan data yang kompleks. Apa yang anda akan pelajari: - Fahami prinsip teras Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan peranannya dalam AI moden. - Konfigurasi Spring AI untuk berkomunikasi dengan OpenAI dan mengurus interaksi model bahasa besar. - Laksanakan Neo4J untuk menyimpan dan menanyakan data menggunakan struktur Knowledge Graph. - Gabungkan carian kesamaan vektor dengan perolehan berasaskan graf untuk pengambilan data berketepatan tinggi. - Gunakan asas kejuruteraan prompt untuk memperhalusi dan mengoptimumkan respons AI dalam kod Java anda. - Amalkan pembinaan aliran kerja yang boleh dipercayai untuk pengambilan dan pemprosesan data. Kursus ini bermula dengan definisi asas integrasi AI dan teori graf sebelum beralih kepada corak pelaksanaan praktikal dalam rangka kerja Spring. Anda akan membaca penjelasan terperinci dan mengkaji contoh kod yang direka untuk menggambarkan seni bina AI moden. Kursus ini direka untuk pembangun Java yang baru dalam integrasi AI dan ingin belajar cara menggunakan teknologi graf untuk meningkatkan aplikasi mereka. Tiada pengalaman terdahulu dengan AI atau Neo4J diperlukan. Mula membina aplikasi AI peka konteks dengan Java hari ini.