Java Spring AI: Граф знаний RAG с Neo4J

Современные приложения ИИ требуют не только большой языковой модели; им нужен доступ к структурированным, специализированным данным, чтобы предоставить точные и актуальные ответы. Этот курс научит вас, как преодолеть разрыв между вашими данными и ИИ с помощью экосистемы Java. Вы узнаете, как создавать сложные системы поиска-дополненного генерирования (RAG), которые используют мощь баз данных графов для обеспечения более глубокого контекста, чем стандартные векторные поиски. К концу этого курса вы сможете создавать решения ИИ на основе Java, которые понимают сложные отношения данных. Что вы узнаете: - Понять основные принципы поиска-дополненного генерирования (RAG) и его роль в современном ИИ. - Настройте Spring AI для общения с OpenAI и управления большими взаимодействиями языковой модели. - Реализация Neo4J для хранения и запроса данных с использованием структур Графа знаний. - Сочетание векторного поиска сходства с графическим поиском для высокоточного извлечения данных. - Примените основы быстрого проектирования для уточнения и оптимизации ответов AI в вашем коде Java. - Практика создания надежных рабочих процессов для ввода и обработки данных. Курс начинается с основных определений интеграции ИИ и теории графов, а затем переходит к практическим шаблонам реализации в рамках Spring. Вы прочитаете подробные объяснения и изучите примеры кода, предназначенные для иллюстрации современной архитектуры ИИ. Этот курс предназначен для разработчиков Java, которые только начинают работать с интеграцией искусственного интеллекта и хотят научиться использовать технологии графов для улучшения своих приложений. Начните создавать контекстно-чувствительные приложения ИИ на Java сегодня.