Construction de systèmes Graph RAG avec LangChain et Neo4j

La génération augmentée par récupération traditionnelle a souvent du mal à capturer des relations complexes à travers des données structurées. En intégrant des bases de données graphiques à des grands modèles de langage, vous pouvez interroger des connaissances interconnectées avec précision et contexte. Dans ce guide écrit, vous comprendrez comment représenter des domaines relationnels sous forme de graphes de connaissances et les interfacer avec des modèles de langage. Vous explorerez des modèles pratiques pour traduire le langage naturel en requêtes de base de données, combinant la recherche vectorielle avec la traversée de graphes et optimisant les réponses pour plus de clarté et de précision. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des graphes de connaissances, de la syntaxe des requêtes Cypher et des schémas de graphes dans Neo4j - Configurer des pipelines LangChain pour interagir directement avec des structures de graphes - Construire des flux de travail Graph RAG qui convertissent les invites utilisateur en requêtes de graphe précises - Appliquer des techniques de récupération hybride combinant la recherche vectorielle sémantique avec les relations de graphes - Mettre en œuvre des stratégies de validation et des modèles d'invite pour réduire les hallucinations - Structurer l'extraction d'entités structurées pour peupler et interroger des bases de données graphiques de manière systématique Le cours commence par la terminologie fondamentale et les concepts de base de données avant de progresser étape par étape à travers l'architecture des pipelines, la traduction de requêtes et les modèles de récupération hybride. Ce matériel est conçu pour les développeurs, les praticiens des données et les passionnés d'IA cherchant une introduction pratique aux applications linguistiques alimentées par des graphes, sans expérience préalable des bases de données graphiques. Commencez à lire dès aujourd'hui pour développer vos compétences en matière de récupération moderne des connaissances et de modèles linguistiques assistés par graphes.