Budowanie aplikacji GraphRAG z LlamaIndex

Standardowe Retrieval-Augmented Generation (RAG) często ma trudności z łączeniem faktów w wielu dokumentach. Wprowadzając grafy wiedzy do swoich potoków AI, możesz uchwycić złożone relacje i radykalnie poprawić dokładność swoich modeli językowych. Ten kurs uczy, jak wykorzystać GraphRAG, aby zwiększyć możliwości wyszukiwania danych. Korzystając z LlamaIndex, dowiesz się, jak wyodrębniać ustrukturyzowane encje z nieustrukturyzowanego tekstu, budować połączone grafy i wykonywać bardzo dokładne, bogate w kontekst zapytania, które przewyższają podstawowe wyszukiwanie wektorowe. Czego się nauczysz: * Zrozumiesz podstawowe koncepcje RAG, wektorowych baz danych i grafów wiedzy. * Będziesz budować i strukturyzować grafy wiedzy z surowego tekstu przy użyciu LlamaIndex. * Zaimplementujesz hybrydowe strategie wyszukiwania łączące wyszukiwanie semantyczne z przechodzeniem po grafie. * Zaprojektujesz skuteczne prompty do niezawodnego wyodrębniania encji i relacji. * Zastosujesz podstawowe koncepcje agentowego AI do wnioskowania na podstawie połączonych danych. Zaczniesz od niezbędnej terminologii i podstawowych koncepcji AI, zanim przejdziesz do praktycznych lekcji opartych na tekście. Dzięki szczegółowym pisemnym wyjaśnieniom i jasnym fragmentom kodu będziesz stopniowo budować kompletny potok GraphRAG. Kurs przeznaczony dla programistów, inżynierów danych i początkujących w dziedzinie AI, nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z bazami grafowymi ani zaawansowanym uczeniem maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby zmienić sposób, w jaki Twoje aplikacje AI przetwarzają i wyszukują złożone informacje.