Создание GraphRAG-приложений с помощью LlamaIndex

Стандартная Retrieval-Augmented Generation (RAG) часто испытывает трудности с установлением связей между несколькими документами. Внедряя графы знаний в свои конвейеры ИИ, вы сможете фиксировать сложные взаимосвязи и значительно повысить точность своих языковых моделей. Этот курс научит вас использовать GraphRAG для расширения возможностей поиска данных. Используя LlamaIndex, вы научитесь извлекать структурированные сущности из неструктурированного текста, строить взаимосвязанные графы и выполнять высокоточные, насыщенные контекстом запросы, которые превосходят базовый векторный поиск. Чему вы научитесь: * Поймете основополагающие концепции RAG, векторных баз данных и графов знаний. * Будете создавать и структурировать графы знаний из необработанного текста с помощью LlamaIndex. * Реализуете стратегии гибридного поиска, сочетающие семантический поиск с обходом графа. * Разработаете эффективные промпты для надежного извлечения сущностей и связей. * Примените базовые концепции агентного ИИ для рассуждения над взаимосвязанными данными. Вы начнете с основной терминологии и ключевых концепций ИИ, прежде чем погрузиться в практические текстовые уроки. Благодаря подробным письменным объяснениям и понятным фрагментам кода вы постепенно создадите полноценный конвейер GraphRAG. Предназначенный для разработчиков, инженеров данных и новичков в области ИИ, этот курс не требует предварительного опыта работы с графовыми базами данных или продвинутым машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы изменить то, как ваши приложения ИИ обрабатывают и извлекают сложную информацию.