Costruire Sistemi di Recupero Aumentato con Grafi di Conoscenza — PickAClass
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Costruire Sistemi di Recupero Aumentato con Grafi di Conoscenza

Impara come migliorare i modelli linguistici di grandi dimensioni combinando la ricerca vettoriale con grafi di conoscenza strutturati per costruire applicazioni AI altamente accurate e consapevoli del contesto.

  • 💬 Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

I modelli linguistici di grandi dimensioni standard spesso faticano con l'accuratezza fattuale e le allucinazioni quando si tratta di dati privati o altamente specifici. Connettere questi modelli a fonti di dati strutturate e reali è la chiave per costruire applicazioni AI affidabili. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i fondamenti della Generazione Aumentata con Recupero (RAG) e ti mostra come potenziare i tuoi sistemi utilizzando i grafi di conoscenza. Passerete dalla comprensione delle limitazioni di base dei modelli linguistici alla progettazione di flussi di lavoro di recupero intelligenti che combinano la ricerca di testo non strutturato con dati relazionali strutturati. Cosa imparerai: Comprendere i principi fondamentali della Generazione Aumentata con Recupero (RAG) e il suo ruolo nelle moderne architetture AI; Esplorare come i grafi di conoscenza rappresentano relazioni complesse e colmano il divario tra dati strutturati e modelli linguistici; Imparare le meccaniche dei database vettoriali, della ricerca semantica e delle strategie di suddivisione dei documenti (document chunking); Combinare la ricerca vettoriale con il recupero basato su grafi per implementare modelli RAG ibridi avanzati; Applicare tecniche di prompt engineering per aiutare i modelli linguistici a sintetizzare accuratamente le informazioni recuperate; Affrontare sfide comuni come l'indicizzazione dei database, le limitazioni della finestra di contesto e la valutazione del sistema. Il curriculum inizia con definizioni essenziali e concetti fondamentali di recupero delle informazioni prima di guidarti attraverso walkthrough scritti passo-passo di modellazione di grafi e strategie di integrazione. Leggerai flussi logici pratici e modelli architetturali che potrai applicare immediatamente ai tuoi progetti di sviluppo. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti tecnici desiderosi di costruire sistemi AI più intelligenti, senza alcuna esperienza precedente in database a grafo o RAG richiesta. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere della conoscenza strutturata nelle tue applicazioni AI.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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  • 💬 Tutor AI personale
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  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ Accesso a vita
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  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 54 min di contenuto pratico

Certificato di completamento

Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Costruire Sistemi di Recupero Aumentato con Grafi di Conoscenza
Competenze dimostrate
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Costruire Sistemi di Recupero Aumentato con Grafi di Conoscenza
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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