Erstellung von GraphRAG-Anwendungen mit LlamaIndex

Standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat oft Schwierigkeiten, Zusammenhänge über mehrere Dokumente hinweg herzustellen. Durch die Einführung von Wissensgraphen in Ihre AI-Pipelines können Sie komplexe Beziehungen erfassen und die Genauigkeit Ihrer Sprachmodelle drastisch verbessern. Dieser Kurs lehrt Sie, wie Sie GraphRAG nutzen können, um Ihre Datenabruffähigkeiten zu erweitern. Mit LlamaIndex lernen Sie, wie Sie strukturierte Entitäten aus unstrukturiertem Text extrahieren, vernetzte Graphen aufbauen und hochpräzise, kontextreiche Abfragen durchführen, die die einfache Vektorsuche übertreffen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von RAG, Vektordatenbanken und Wissensgraphen. * Erstellen und strukturieren Sie Wissensgraphen aus Rohtext mit LlamaIndex. * Implementieren Sie hybride Retrieval-Strategien, die semantische Suche mit Graph-Traversal kombinieren. * Entwerfen Sie effektive Prompts für eine zuverlässige Entitäts- und Beziehungsextraktion. * Wenden Sie grundlegende agentic AI-Konzepte an, um über vernetzte Daten zu schlussfolgern. Sie beginnen mit der wesentlichen Terminologie und den Kernkonzepten der AI, bevor Sie in praktische, textbasierte Lektionen eintauchen. Durch detaillierte schriftliche Erklärungen und klare Code-Snippets bauen Sie schrittweise eine vollständige GraphRAG-Pipeline auf. Dieser Kurs wurde für Entwickler, Data Engineers und AI-Anfänger konzipiert und erfordert keine Vorkenntnisse in Graphdatenbanken oder fortgeschrittenem Machine Learning. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Art und Weise zu transformieren, wie Ihre AI-Anwendungen komplexe Informationen verarbeiten und abrufen.