Construindo Aplicações GraphRAG com LlamaIndex

O Retrieval-Augmented Generation (RAG) padrão frequentemente tem dificuldade em conectar os pontos entre múltiplos documentos. Ao introduzir grafos de conhecimento em seus pipelines de IA, você pode capturar relacionamentos complexos e melhorar drasticamente a precisão de seus modelos de linguagem. Este curso ensina como aproveitar o GraphRAG para aprimorar suas capacidades de recuperação de dados. Usando LlamaIndex, você aprenderá como extrair entidades estruturadas de texto não estruturado, construir grafos interconectados e realizar consultas altamente precisas e ricas em contexto que superam a busca vetorial básica. O que você aprenderá: * Compreender os conceitos fundamentais de RAG, bancos de dados vetoriais e grafos de conhecimento. * Construir e estruturar grafos de conhecimento a partir de texto bruto usando LlamaIndex. * Implementar estratégias de recuperação híbrida combinando busca semântica com travessia de grafos. * Projetar prompts eficazes para extração confiável de entidades e relacionamentos. * Aplicar conceitos fundamentais de IA agentic para raciocinar sobre dados interconectados. Você começará com a terminologia essencial e os conceitos centrais de IA antes de mergulhar em lições práticas baseadas em texto. Através de explicações escritas detalhadas e trechos de código claros, você construirá progressivamente um pipeline GraphRAG completo. Projetado para desenvolvedores, engenheiros de dados e iniciantes em IA, este curso não exige experiência prévia com bancos de dados de grafos ou aprendizado de máquina avançado. Comece a ler hoje para transformar como suas aplicações de IA processam e recuperam informações complexas.