Xây dựng các ứng dụng GraphRAG với LlamaIndex

Retrieval-Augmented Generation (RAG) tiêu chuẩn thường gặp khó khăn trong việc kết nối các điểm dữ liệu trên nhiều tài liệu. Bằng cách đưa knowledge graphs vào các AI pipelines của bạn, bạn có thể nắm bắt các mối quan hệ phức tạp và cải thiện đáng kể độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ. Khóa học này dạy bạn cách tận dụng GraphRAG để nâng cao khả năng truy xuất dữ liệu của mình. Sử dụng LlamaIndex, bạn sẽ học cách trích xuất các thực thể có cấu trúc từ văn bản không cấu trúc, xây dựng các đồ thị liên kết với nhau và thực hiện các truy vấn giàu ngữ cảnh, độ chính xác cao vượt trội hơn so với tìm kiếm vector cơ bản. Những gì bạn sẽ học: * Hiểu các khái niệm nền tảng về RAG, vector databases và knowledge graphs. * Xây dựng và cấu trúc knowledge graphs từ văn bản thô bằng LlamaIndex. * Triển khai các chiến lược truy xuất hybrid kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa với duyệt đồ thị. * Thiết kế các prompts hiệu quả để trích xuất thực thể và mối quan hệ đáng tin cậy. * Áp dụng các khái niệm agentic AI nền tảng để suy luận trên dữ liệu liên kết. Bạn sẽ bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm AI cốt lõi trước khi đi sâu vào các bài học thực hành dựa trên văn bản. Thông qua các giải thích chi tiết bằng văn bản và các đoạn mã rõ ràng, bạn sẽ dần dần xây dựng một GraphRAG pipeline hoàn chỉnh. Được thiết kế cho các nhà phát triển, kỹ sư dữ liệu và người mới bắt đầu học AI, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về graph databases hoặc machine learning nâng cao. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để thay đổi cách các ứng dụng AI của bạn xử lý và truy xuất thông tin phức tạp.