Membangun Aplikasi GraphRAG dengan LlamaIndex

Standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) sering kali kesulitan menghubungkan titik-titik di berbagai dokumen. Dengan memperkenalkan knowledge graphs ke dalam pipeline AI Anda, Anda dapat menangkap hubungan yang kompleks dan secara drastis meningkatkan akurasi model bahasa Anda. Kursus ini mengajarkan Anda cara memanfaatkan GraphRAG untuk meningkatkan kemampuan retrieval data Anda. Menggunakan LlamaIndex, Anda akan mempelajari cara mengekstrak entitas terstruktur dari teks tidak terstruktur, membangun graf yang saling terhubung, dan melakukan kueri yang sangat akurat dan kaya konteks yang mengungguli pencarian vektor dasar. Apa yang akan Anda pelajari: * Memahami konsep dasar RAG, vector databases, dan knowledge graphs. * Membangun dan menyusun knowledge graphs dari teks mentah menggunakan LlamaIndex. * Mengimplementasikan strategi hybrid retrieval yang menggabungkan pencarian semantik dengan graph traversal. * Merancang prompt yang efektif untuk ekstraksi entitas dan hubungan yang andal. * Menerapkan konsep dasar agentic AI untuk menalar data yang saling terhubung. Anda akan memulai dengan terminologi penting dan konsep inti AI sebelum masuk ke pelajaran berbasis teks yang praktis. Melalui penjelasan tertulis yang mendetail dan cuplikan kode yang jelas, Anda akan membangun pipeline GraphRAG yang lengkap secara bertahap. Dirancang untuk pengembang, data engineers, dan pemula AI, kursus ini tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan graph databases atau machine learning tingkat lanjut. Mulailah membaca hari ini untuk mengubah cara aplikasi AI Anda memproses dan mengambil informasi yang kompleks.