Создание систем Graph RAG с использованием LangChain и Neo4j

Традиционная генерация с дополненным извлечением часто испытывает трудности при попытке учесть сложные взаимосвязи в структурированных данных. Интегрируя графовые базы данных с большими языковыми моделями, вы можете запрашивать взаимосвязанные знания с высокой точностью и контекстом. В этом руководстве вы поймете, как представлять реляционные домены в виде графов знаний и взаимодействовать с ними с помощью языковых моделей. Вы изучите практические паттерны для преобразования естественного языка в запросы к базе данных, объединения векторного поиска с обходом графов, а также оптимизации ответов для обеспечения ясности и точности. Чему вы научитесь: - Понимать основные концепции графов знаний, синтаксис запросов Cypher и схемы графов в Neo4j - Настраивать пайплайны LangChain для непосредственного взаимодействия со структурами графов - Строить рабочие процессы Graph RAG, которые преобразуют запросы пользователей в точные графовые запросы - Применять гибридные методы извлечения, объединяющие семантический векторный поиск с графовыми связями - Внедрять стратегии валидации и шаблоны промптов для снижения количества галлюцинаций - Организовывать структурированное извлечение сущностей для систематического наполнения графовых баз данных и запросов к ним Курс начинается с базовой терминологии и концепций баз данных, а затем пошагово переходит к архитектуре пайплайнов, трансляции запросов и паттернам гибридного извлечения. Этот материал предназначен для разработчиков, специалистов по работе с данными и энтузиастов ИИ, стремящихся получить практическое введение в языковые приложения на базе графов без предварительного опыта работы с графовыми базами данных. Начните чтение сегодня, чтобы расширить свои навыки в области современного извлечения знаний и языковых моделей с поддержкой графов.