Knowledge Graph per RAG: creazione di applicazioni AI ricche di contesto

Combinando la ricerca vettoriale con i knowledge graph, è possibile fornire ai modelli linguistici di grandi dimensioni il contesto preciso e strutturato di cui hanno bisogno per fornirti risposte altamente accurate. In questo corso basato su testo, imparerai come progettare, creare e interrogare i grafici della conoscenza per potenziare le tue applicazioni RAG.Passerai da ricerche di parole chiave e vettoriali di base a metodi di recupero ibridi avanzati che mappano le relazioni del mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei database grafici, delle relazioni semantiche e dell'integrazione della ricerca vettoriale. - Mappa i dati di testo non strutturati in nodi e relazioni strutturati utilizzando moderne tecniche di estrazione delle entità. - Scrivi query Cypher per recuperare i dati collegati in modo efficiente da un database Neo4j. - Implementare modelli di ricerca ibridi che combinano la ricerca vettoriale semantica con l'attraversamento di grafici strutturati. - Progettare schemi grafici su misura per il recupero ottimale del contesto LLM e l'allucinazione ridotta. - Applicare le best practice per mantenere e aggiornare il grafico delle conoscenze man mano che i dati si evolvono. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la meccanica fondamentale dei database grafici, quindi si procede attraverso esempi pratici e scritti che dimostrano come costruire schemi, scrivere query Cypher e collegare il grafico della conoscenza a una pipeline RAG. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, professionisti dei dati e appassionati di AI che sono nuovi ai database grafici ma vogliono costruire applicazioni AI più affidabili.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Neo4j o la teoria dei grafi. Inizia a leggere oggi stesso per sfruttare la potenza del contesto strutturato per i tuoi sistemi di IA.