Costruire applicazioni GraphRAG con LlamaIndex

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) standard spesso fatica a collegare i punti tra più documenti. Introducendo i knowledge graphs nelle tue pipeline AI, puoi catturare relazioni complesse e migliorare drasticamente l'accuratezza dei tuoi language models. Questo corso ti insegna come sfruttare GraphRAG per potenziare le tue capacità di recupero dati. Utilizzando LlamaIndex, imparerai come estrarre entità strutturate da testo non strutturato, costruire grafi interconnessi ed eseguire query altamente accurate e ricche di contesto che superano la ricerca vettoriale di base. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali di RAG, vector databases e knowledge graphs. * Costruire e strutturare knowledge graphs da testo grezzo utilizzando LlamaIndex. * Implementare strategie di recupero ibride combinando la ricerca semantica con l'attraversamento del grafo. * Progettare prompt efficaci per un'estrazione affidabile di entità e relazioni. * Applicare concetti fondamentali di agentic AI per ragionare su dati interconnessi. Inizierai con la terminologia essenziale e i concetti base dell'AI prima di immergerti in lezioni pratiche basate sul testo. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate e chiari frammenti di codice, costruirai progressivamente una pipeline GraphRAG completa. Progettato per sviluppatori, data engineers e principianti dell'AI, questo corso non richiede esperienza precedente con graph databases o machine learning avanzato. Inizia a leggere oggi per trasformare il modo in cui le tue applicazioni AI elaborano e recuperano informazioni complesse.