After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Grafiklerle RAG Uygulamalarınızı Geliştirin
Vektörlerden, gömülerden ve vektör tabanlı RAG uygulamalarından sıkıldınız mı? Daha fazla aramayın! Bu kurs kapsamında, bilgileri düğümler ve ilişkiler şeklinde depolayarak ve sorgulayarak Graph RAG'in RAG uygulamalarının doğruluğunu ve güvenilirliğini nasıl önemli ölçüde artırabileceğini keşfedeceksiniz. Neo4j grafik veritabanlarını LangChain ile birleştirdiğinizde, LLM'lerle harici verileri almak ve entegre etmek için gerçekten etkileyici bir yöntem elde edersiniz.Yapılandırılmamış Metinden Neo4j Grafik Veritabanları Oluşturun
Peki ya veri setim bir grafik yerine dağınık, yapılandırılmamış metinse? Panik yapmayın—LLM'leri yapılandırılmış çıktılarla nasıl kullanacağınızı, metinden varlıklar ve ilişkiler çıkarmayı ve grafik veritabanınız için yeni düğümler ve ilişkiler oluşturmayı öğreneceksiniz. Pydantic kütüphanesini kullanarak, LLM'inizin çıkarılan metin verileriyle dolduracağı katı veri yapılarını tanımlayacaksınız.Hibrit RAG için Vektörleri ve Grafiklerini Birleştirin
Vektörler ile grafikler arasında seçim yapmak zorunda değilsiniz—her iki dünyanın en iyisine sahip olabilirsiniz! Her iki veri kaynağından da tek bir iş akışında nasıl veri çekebileceğinizi ve bunları bir hibrit RAG uygulamasına entegre etmek için komutları nasıl dikkatlice oluşturabileceğinizi keşfedin.Uzun Süreli Chatbot Hafızasını Entegre Edin
Neo4j gibi grafik veritabanları, yalnızca bilgi tabanı olarak kullanılmakla kalmaz; aynı zamanda kullanıcıya ait bilgiler ve tercihler gibi uzun vadeli verileri de grafikler halinde depolayabilirsiniz! Bu uzun vadeli bellek, diğer grafik veritabanları gibi sorgulanabilir ve böylece bu tercihleri entegre ederek uygulamalarınızı kişiselleştirebilirsiniz.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Graph RAG ve Neo4j’e Başlangıç
Graph RAG’in RAG uygulamalarının doğruluğunu ve güvenilirliğini nasıl artırabileceğini öğren! Bilgiyi bir Neo4j veritabanında düğümler ve kenarlar olarak depola ve LLM’ine bunu sorgulama yeteneği ver ki varlık ve ilişki bilgilerini çekip daha bilinçli yanıtlar üretebilsin.
- Grafikler ve RAG50 XP
- Düğüm oluşturma100 XP
- İlişki oluşturma100 XP
- Graf belge(ler)ini kaydetme100 XP
- Bir bilgi grafiğini sorgulama50 XP
- Cypher ifadeleri yazma100 XP
- Cypher ifadelerini çalıştırma100 XP
- MERGE ifadesi100 XP
- Neo4j ile Metinden Cypher’a Graph RAG50 XP
- Metinden Cypher'a bir zincir oluşturma100 XP
- Metinden Cypher’a alma zinciri100 XP
2
Grafik Modelleri ve Hibrit RAG
Text-to-Cypher uygulamaları birçok durumda iyi çalışır, ama daha iyisini yapabiliriz! Sözlüksel ve alan grafikleri dahil farklı grafik modelleri kullanarak grafik veritabanlarının nasıl oluşturulacağını keşfet. Hem grafik hem de vektör getirmeyi aynı anda çalıştırabilmek için Neo4j vektör indeksleri oluştur ve iki dünyanın en iyisini bir araya getir!
3
Getirme Kalitesini Artırma
Graph RAG uygulamaları genel olarak vektör tabanlı RAG’den daha güvenilir olsa da, tamamen hatasız değildir. Bu bölümde, Graph RAG uygulamalarını değerlendirmeyi, hatalı veya yinelenen grafik düğümlerini tespit etmeyi ve kullanıcı tercihleri zaman içinde öğrenilebilsin diye uzun vadeli belleği entegre etmeyi öğreneceksin.
LangChain ve Neo4j ile Graph RAG
Kurs
Tamamlandı
