După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Du-ți aplicațiile RAG la nivelul următor cu grafuri
Te-ai plictisit deja de vectori, embeddinguri și aplicații RAG bazate pe vectori? Nu mai căutați! În acest curs, vei descoperi cum Graph RAG poate îmbunătăți considerabil acuratețea și fiabilitatea aplicațiilor RAG prin stocarea și interogarea informațiilor sub formă de noduri și relații. Combină bazele de date graf Neo4j cu LangChain și obții o modalitate cu adevărat excelentă de a prelua și integra date externe cu LLM-uri.Creează baze de date graf Neo4j din text nestructurat
Ce se întâmplă dacă setul meu de date este text nestructurat dezordonat, nu un graf? Nu intra în panică—vei învăța cum să folosești LLM-urile cu outputuri structurate pentru a extrage entități și relații din text și pentru a crea noi noduri și relații pentru baza ta de date graf. Vei utiliza biblioteca Pydantic pentru a defini structuri de date stricte pe care LLM-ul tău să le completeze cu date text extrase.Combină vectorii și grafurile pentru RAG hibrid
Nu trebuie să alegi între vectori și grafuri—poți avea ce e mai bun din ambele lumi! Descoperă cum poți extrage din ambele surse de date într-un singur flux de lucru și cum poți construi cu atenție prompturi pentru a le integra într-o aplicație RAG hibridă.Integrează memoria pe termen lung a chatbotului
Bazele de date grafice precum Neo4j nu sunt utile doar ca baze de cunoștințe pentru recuperare, ci poți stoca și informații pe termen lung, precum datele și preferințele utilizatorilor, sub formă de grafuri! Această memorie pe termen lung poate fi apoi interogată la fel ca orice altă bază de date graf pentru a integra aceste preferințe și a personaliza aplicațiile tale.Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Introducere în Graph RAG și Neo4j
Află cum Graph RAG poate îmbunătăți acuratețea și fiabilitatea aplicațiilor RAG! Stochează informații ca noduri și muchii într-o bază de date Neo4j și oferă LLM-ului tău capacitatea de a o interoga, astfel încât să poată recupera informații despre entități și relații și să ofere răspunsuri bine fundamentate.
- Grafuri și RAG50 XP
- Crearea nodurilor100 XP
- Crearea relațiilor100 XP
- Salvarea documentelor de graf100 XP
- Interogarea unui graf de cunoștințe50 XP
- Scrierea instrucțiunilor Cypher100 XP
- Executarea instrucțiunilor Cypher100 XP
- Clauza MERGE100 XP
- Graph RAG Text-to-Cypher cu Neo4j50 XP
- Construirea unui lanț text-to-Cypher100 XP
- Lanț de recuperare Text-to-Cypher100 XP
2
Modele de graf și RAG hibrid
Aplicațiile text-to-Cypher funcționează bine în multe situații, dar putem face și mai mult! Descoperă cum să construiești baze de date graf folosind diferite modele de graf, inclusiv grafuri lexicale și grafuri de domeniu. Creează indecși vectoriali Neo4j pentru a beneficia de ambele lumi și a rula simultan recuperarea prin graf și prin vector!
3
Îmbunătățirea calității recuperării
Deși aplicațiile Graph RAG sunt în general mai fiabile decât cele vector RAG, nu sunt infailibile. În acest capitol, vei învăța să evaluezi aplicațiile Graph RAG, să identifici noduri de graf incorecte sau duplicate și să integrezi memorie pe termen lung, astfel încât preferințele utilizatorilor să poată fi învățate în timp.
Graph RAG cu LangChain și Neo4j
Curs
finalizat
