GraphRAG: Costruire Applicazioni di Knowledge Graph con Neo4j e GPT-4

Il recupero aumentato dalla generazione (RAG) basato su vettori standard spesso incontra difficoltà con relazioni di dati complesse e interconnesse, portando a risposte AI incomplete o allucinate. Combinando i knowledge graph con i modelli linguistici di grandi dimensioni, puoi fornire alle tue applicazioni un contesto profondo e strutturato. Questo corso solo testuale ti guida attraverso il processo di progettazione e implementazione di un sistema di Generazione Aumentata dal Recupero (GraphRAG) basato su Knowledge Graph. Imparerai come strutturare i dati in Neo4j, estrarre entità da testo non strutturato e connettere questa ricca rete di grafi a GPT-4 per una generazione altamente accurata e consapevole del contesto. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei knowledge graph, dei database vettoriali e delle architetture GraphRAG. - Configurare i database Neo4j per archiviare, interrogare e gestire dati altamente connessi. - Applicare tecniche di estrazione di entità per trasformare il testo non strutturato in nodi e relazioni di grafo strutturati. - Implementare strategie di ricerca ibrida che combinano la ricerca vettoriale con l'attraversamento del grafo all'interno di Neo4j. - Connettere GPT-4 al tuo knowledge graph per recuperare contesto preciso e generare risposte accurate. - Progettare prompt robusti che sfruttino i dati del grafo strutturato per migliori prestazioni LLM. Inizierai padroneggiando la terminologia fondamentale dei database a grafo e dei sistemi RAG prima di passare alla costruzione pratica delle query Cypher e ai modelli di integrazione LLM. Attraverso letture strutturate e walkthrough di codice passo passo, costruirai una comprensione concettuale e pratica completa dei moderni flussi di lavoro GraphRAG. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti dell'AI che desiderano andare oltre la semplice ricerca vettoriale. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con database a grafo o Neo4j, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza del contesto strutturato per le tue applicazioni AI.