LlamaIndex を使用した GraphRAG アプリケーションの構築

標準的な Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、複数のドキュメントにまたがる情報の関連付けに苦労することがよくあります。AI パイプラインにナレッジグラフを導入することで、複雑な関係性を捉え、言語モデルの精度を劇的に向上させることができます。このコースでは、GraphRAG を活用してデータ検索機能を強化する方法を学びます。LlamaIndex を使用して、非構造化テキストから構造化されたエンティティを抽出し、相互に接続されたグラフを構築し、基本的なベクトル検索を凌駕する高精度でコンテキスト豊かなクエリを実行する方法を学びます。 学習内容： * RAG、ベクトルデータベース、ナレッジグラフの基礎概念を理解する。 * LlamaIndex を使用して、生のテキストからナレッジグラフを構築および構造化する。 * セマンティック検索とグラフ探索を組み合わせたハイブリッド検索戦略を実装する。 * 信頼性の高いエンティティおよび関係抽出のための効果的なプロンプトを設計する。 * 相互に関連するデータを推論するために、基礎的な agentic AI の概念を適用する。 実践的なテキストベースのレッスンに入る前に、不可欠な用語とコアな AI 概念から始めます。詳細な解説と明確なコードスニペットを通じて、完全な GraphRAG パイプラインを段階的に構築していきます。開発者、データエンジニア、AI 初心者向けに設計されたこのコースは、グラフデータベースや高度な機械学習の経験は必要ありません。今日から読み始めて、AI アプリケーションが複雑な情報を処理および検索する方法を変革しましょう。