Создание GraphRAG-приложений с помощью LlamaIndex — LearnFlat
LearnFlat
MD
RU
Войти Начать
Каталог · Искусственный Интеллект · Генеративный ИИ

Создание GraphRAG-приложений с помощью LlamaIndex

Научитесь объединять графы знаний и большие языковые модели с помощью LlamaIndex для создания контекстно-зависимых систем поиска ИИ с нуля.

⏱ 1 ч 43 мин 📚 3 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Стандартная Retrieval-Augmented Generation (RAG) часто испытывает трудности с установлением связей между несколькими документами. Внедряя графы знаний в свои конвейеры ИИ, вы сможете фиксировать сложные взаимосвязи и значительно повысить точность своих языковых моделей. Этот курс научит вас использовать GraphRAG для расширения возможностей поиска данных. Используя LlamaIndex, вы научитесь извлекать структурированные сущности из неструктурированного текста, строить взаимосвязанные графы и выполнять высокоточные, насыщенные контекстом запросы, которые превосходят базовый векторный поиск. Чему вы научитесь: * Поймете основополагающие концепции RAG, векторных баз данных и графов знаний. * Будете создавать и структурировать графы знаний из необработанного текста с помощью LlamaIndex. * Реализуете стратегии гибридного поиска, сочетающие семантический поиск с обходом графа. * Разработаете эффективные промпты для надежного извлечения сущностей и связей. * Примените базовые концепции агентного ИИ для рассуждения над взаимосвязанными данными. Вы начнете с основной терминологии и ключевых концепций ИИ, прежде чем погрузиться в практические текстовые уроки. Благодаря подробным письменным объяснениям и понятным фрагментам кода вы постепенно создадите полноценный конвейер GraphRAG. Предназначенный для разработчиков, инженеров данных и новичков в области ИИ, этот курс не требует предварительного опыта работы с графовыми базами данных или продвинутым машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы изменить то, как ваши приложения ИИ обрабатывают и извлекают сложную информацию.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • ⚡ Кратко и по делу
    1 ч 43 мин практического материала

Отзывы (3)

Ali Yıldız TR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2026-05-03T17:14:00+00:00

एंटिटी और रिलेशन निकालकर ग्राफ बनाने वाली प्रक्रिया बहुत साफ़ तरीके से समझाई गई है। LlamaIndex के साथ काम करना अब डर नहीं लगता, और संदर्भ-आधारित जवाब देखकर मज़ा आ गया। शानदार कोर्स।

كمال حسن JO
★ 5 · 2026-02-13T05:10:38+00:00

नॉलेज ग्राफ और एलएलएम को साथ जोड़ने का तरीका मैं काफी समय से समझना चाहता था, और इस कोर्स ने वो गुत्थी सुलझा दी। LlamaIndex से ग्राफ बनाकर उस पर सवाल पूछने वाला हिस्सा सबसे मज़ेदार रहा, क्योंकि साधारण वेक्टर सर्च के मुकाबले जवाब कितने ज़्यादा संदर्भपूर्ण आते हैं, ये खुद देखकर हैरानी हुई। हर कॉन्सेप्ट को छोटे-छोटे कदमों में समझाया गया है, इसलिए शुरू से बनाना मुश्किल नहीं लगा। अब मैं अपने डॉक्यूमेंट्स पर खुद का GraphRAG सिस्टम बना पा रहा हूँ।

加藤 太郎 JP Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-11-23T07:00:01+00:00

ナレッジグラフと大規模言語モデルをどう組み合わせるのか、ずっと曖昧だった部分がこの講座でようやく腑に落ちました。LlamaIndexでドキュメントからエンティティと関係性を抽出してグラフを作り、それを使って質問に答えさせる流れを一から手を動かして学べたのが本当に良かったです。普通のベクトル検索だけでは拾えない、文脈をまたいだ答えが返ってくる様子を実際に見られて感動しました。説明が段階的で、初めてでも置いていかれません。自分のデータで応用する自信がつきました。

Написать отзыв

☆☆☆☆☆
После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

🔥 Востребован

Генеративный ИИ для разработки мобильных приложений

★ 5.0 (21)
Сертификат Практика
500 L →
🎓 С сертификатом

Практические инструменты ИИ для преподавателей

★ 4.9 (20)
Сертификат Практика
500 L →
⚡ Лучший для старта

Основы генеративного ИИ: основные понятия и подсказки

★ 4.9 (18)
Сертификат Практика
500 L →
🎓 С сертификатом

Разработка пользовательских приложений LLM с RAG и агентами

★ 4.9 (25)
Сертификат Практика
500 L →

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство