Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Aprimore suas aplicações RAG com grafos
Já está cansado de vetores, embeddings e aplicações RAG baseadas em vetores? Não procure mais! Neste curso, você vai descobrir como o Graph RAG pode aumentar significativamente a precisão e a confiabilidade das aplicações RAG ao armazenar e consultar informações na forma de nós e relacionamentos. Combine bancos de dados em grafo Neo4j com LangChain e descubra uma maneira incrível de recuperar e integrar dados externos com LLMs.Crie bancos de dados de grafos Neo4j a partir de texto não estruturado
E se meu conjunto de dados for um texto bagunçado e não estruturado em vez de um grafo? Não se preocupe — você vai aprender a usar LLMs com saídas estruturadas para extrair entidades e relacionamentos de textos, além de criar novos nós e relacionamentos para o seu banco de dados de grafos. Você vai utilizar a biblioteca Pydantic para definir estruturas de dados rigorosas para que seu LLM preencha com os dados de texto extraídos.Combine Vetores e Grafos para RAG Híbrido
Você não precisa escolher entre vetores e grafos — é possível aproveitar o melhor dos dois mundos! Descubra como você pode recuperar informações de ambas as fontes de dados em um único fluxo de trabalho e criar prompts cuidadosamente para integrá-las em uma aplicação híbrida de RAG.Integre Memória de Longo Prazo em Chatbots
Bancos de dados em grafo como o Neo4j não servem apenas como bases de conhecimento para recuperação de informações — você também pode armazenar dados de longo prazo, como fatos e preferências dos usuários, em forma de grafos! Essa memória de longo prazo pode então ser consultada como qualquer outro banco de dados de grafos para integrar essas preferências e personalizar suas aplicações.Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Primeiros passos com Graph RAG e Neo4j
Aprenda como o Graph RAG pode melhorar a precisão e a confiabilidade de aplicações RAG! Armazene informações como nós e arestas em um banco de dados Neo4j e dê ao seu LLM a capacidade de consultá-lo para recuperar informações de entidades e relacionamentos e, assim, fornecer respostas mais embasadas.
- Grafos e RAG50 XP
- Criando nós100 XP
- Criando relacionamentos100 XP
- Salvando documentos de grafo100 XP
- Consultando um grafo de conhecimento50 XP
- Escrevendo instruções Cypher100 XP
- Executando instruções Cypher100 XP
- A cláusula MERGE100 XP
- Graph RAG de texto para Cypher com Neo4j50 XP
- Criando uma chain de text-to-Cypher100 XP
- Cadeia de recuperação Text-to-Cypher100 XP
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Modelos de grafo e Hybrid RAG
Aplicações de Text-to-Cypher funcionam bem em muitos cenários, mas dá para ir além! Descubra como construir bancos de dados de grafo usando diferentes modelos, incluindo grafos lexicais e de domínio. Crie índices vetoriais no Neo4j para ter o melhor dos dois mundos e executar recuperação por grafo e por vetor ao mesmo tempo!
3
Aprimorando a qualidade da recuperação
Embora aplicações de Graph RAG geralmente sejam mais confiáveis do que vector RAG, elas não são infalíveis. Neste capítulo, você vai aprender a avaliar suas aplicações de Graph RAG, identificar nós de grafo incorretos ou duplicados e integrar memória de longo prazo para que as preferências do usuário sejam aprendidas ao longo do tempo.
Graph RAG com LangChain e Neo4j
Curso
concluído
