Créer des applications GraphRAG avec LlamaIndex

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) standard a souvent du mal à faire le lien entre plusieurs documents. En introduisant des graphes de connaissances dans vos pipelines d'IA, vous pouvez capturer des relations complexes et améliorer considérablement la précision de vos modèles de langage. Ce cours vous enseigne comment exploiter GraphRAG pour améliorer vos capacités de récupération de données. En utilisant LlamaIndex, vous apprendrez à extraire des entités structurées à partir de texte non structuré, à construire des graphes interconnectés et à effectuer des requêtes hautement précises et riches en contexte qui surpassent la recherche vectorielle de base. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux de RAG, des bases de données vectorielles et des graphes de connaissances. * Construire et structurer des graphes de connaissances à partir de texte brut en utilisant LlamaIndex. * Implémenter des stratégies de récupération hybrides combinant la recherche sémantique avec le parcours de graphe. * Concevoir des prompts efficaces pour une extraction fiable d'entités et de relations. * Appliquer les concepts fondamentaux de l'IA agentique pour raisonner sur des données interconnectées. Vous commencerez par la terminologie essentielle et les concepts de base de l'IA avant de plonger dans des leçons pratiques basées sur le texte. Grâce à des explications écrites détaillées et des extraits de code clairs, vous construirez progressivement un pipeline GraphRAG complet. Conçu pour les développeurs, les ingénieurs de données et les débutants en IA, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable avec les bases de données de graphes ou l'apprentissage automatique avancé. Commencez à lire dès aujourd'hui pour transformer la façon dont vos applications d'IA traitent et récupèrent des informations complexes.