ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
ग्राफ़्स के साथ अपने RAG अनुप्रयोगों को अगले स्तर पर ले जाएँ
क्या आप अब तक वेक्टर, एम्बेडिंग्स और वेक्टर RAG अनुप्रयोगों से ऊब चुके हैं? और कहीं मत देखिए! इस पाठ्यक्रम में, आप जानेंगे कि Graph RAG कैसे नोड्स और संबंधों के रूप में जानकारी संग्रहीत और क्वेरी करके RAG अनुप्रयोगों की सटीकता और विश्वसनीयता को काफी बेहतर बना सकता है। Neo4j ग्राफ़ डेटाबेस को LangChain के साथ मिलाइए, और आपको LLMs के साथ बाहरी डेटा को प्राप्त करने और एकीकृत करने का एक सचमुच शानदार तरीका मिलता है।असंरचित पाठ से Neo4j ग्राफ़ डेटाबेस बनाएं
अगर मेरा डेटासेट ग्राफ़ के बजाय अव्यवस्थित असंरचित पाठ हो तो क्या होगा? घबराइए नहीं—आप सीखेंगे कि टेक्स्ट से entities और relationships निकालने के लिए structured outputs के साथ LLMs का उपयोग कैसे करें, और अपने graph database के लिए नए nodes और relationships कैसे बनाएं। आप अपने LLM के लिए निकाले गए पाठ डेटा से भरने हेतु सख्त डेटा संरचनाएँ परिभाषित करने के लिए Pydantic लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे।हाइब्रिड RAG के लिए वेक्टर और ग्राफ़ को मिलाएँ
आपको वेक्टर और ग्राफ़ में से किसी एक को चुनने की ज़रूरत नहीं है—आप दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ लाभ उठा सकते हैं! जानें कि आप एक ही वर्कफ़्लो में दोनों डेटा स्रोतों से कैसे डेटा प्राप्त कर सकते हैं और उन्हें एक हाइब्रिड RAG एप्लिकेशन में एकीकृत करने के लिए सावधानीपूर्वक प्रॉम्प्ट कैसे तैयार कर सकते हैं।लॉन्ग-टर्म चैटबॉट मेमोरी को इंटीग्रेट करें
Neo4j जैसी ग्राफ़ डेटाबेस केवल रिट्रीवल के लिए नॉलेज बेस के रूप में ही उपयोगी नहीं हैं, आप यूज़र फैक्ट्स और प्रेफ़रेंसेज़ जैसी लॉन्ग-टर्म जानकारी को भी ग्राफ़ के रूप में स्टोर कर सकते हैं! इसके बाद इस दीर्घकालिक स्मृति को किसी अन्य ग्राफ़ डेटाबेस की तरह ही क्वेरी किया जा सकता है, ताकि इन प्राथमिकताओं को एकीकृत किया जा सके और आपके अनुप्रयोगों को वैयक्तिकृत किया जा सके।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Graph RAG और Neo4j से शुरुआत
सीखिए कि Graph RAG कैसे RAG ऐप्लिकेशंस की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ा सकता है! जानकारी को Neo4j डेटाबेस में नोड्स और एजेज़ के रूप में स्टोर करें, और अपने LLM को इसे क्वेरी करने की क्षमता दें ताकि वह एंटिटी और रिलेशनल जानकारी रिट्रीव करके सूचित उत्तर दे सके।
2
ग्राफ मॉडल और हाइब्रिड RAG
Text-to-Cypher ऐप्लिकेशंस कई परिस्थितियों में अच्छी तरह काम करते हैं, लेकिन हम उससे बेहतर कर सकते हैं! जानिए कि लेक्सिकल और डोमेन ग्राफ़ सहित अलग-अलग ग्राफ़ मॉडलों का उपयोग करके ग्राफ डेटाबेस कैसे बनाएँ। Neo4j वेक्टर इंडेक्स बनाइए ताकि आप दोनों दुनियाओं का सबसे अच्छा लाभ उठा सकें और ग्राफ तथा वेक्टर रिट्रीवल को एक साथ चला सकें!
3
रिट्रीवल क्वालिटी में सुधार
हालाँकि Graph RAG ऐप्लिकेशंस आमतौर पर vector RAG से ज़्यादा भरोसेमंद होते हैं, वे पूरी तरह अचूक नहीं हैं। इस अध्याय में, आप अपने Graph RAG ऐप्लिकेशंस का मूल्यांकन करना, गलतीपूर्ण या डुप्लिकेट ग्राफ नोड्स पहचानना, और लॉन्ग-टर्म मेमोरी इंटीग्रेट करना सीखेंगे ताकि समय के साथ यूज़र प्रेफरेंसेज़ सीखी जा सकें।
LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG
कोर्स
पूर्ण
