用知识图谱增强 AI:RAG 系统精通(全新课程)
Supercharge AI with Knowledge Graphs: RAG System Mastery NEW
使用结构化上下文和检索增强生成增强大型语言模型 – Neo4j、LangChain、Cypher
学习内容
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了解知识图谱基础知识
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使用 Neo4j 实现知识图谱
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使用知识图谱提高 RAG 应用程序的准确性
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创建和利用全文搜索索引
要求
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对数据库的基本了解
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基本编程技能
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对人工智能有基本的了解,LLM
描述
您准备好将您的 AI 技能提升到一个新的水平了吗?欢迎来到“用知识图谱增强 AI:RAG 系统精通”,这是一门终极课程,旨在使用知识图谱和检索增强生成 (RAG) 系统中的尖端技术来释放大型语言模型 (LLMs) 的全部潜力。
您将学习什么:
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知识图谱基础:了解知识图谱的核心概念、结构和组件,以及它们如何表示复杂的数据关系。
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RAG 系统简介:了解什么是 Retrieval-Augmented Generation 以及为什么它是提高 AI 模型性能的游戏规则改变者。
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将知识图谱与 LLMs:了解如何将知识图谱与大型语言模型相结合,以提供结构化、相关的上下文并增强 AI 功能。
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构建和查询知识图谱:获得使用常用工具和技术创建和查询知识图谱的实践经验。
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使用结构化数据优化 AI:探索通过利用知识图谱提供的结构化数据来提高 AI 性能的策略。
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实际应用:深入研究实际示例和案例研究,展示知识图谱在医疗保健、金融等各个行业的使用。
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高级技术:学习微调 LLMs 并将其与 RAG 系统集成以获得卓越结果的高级方法。
课程亮点:
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动手实践项目:参与实际项目,构建和优化知识图谱,并将其与 AI 模型集成。
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专家讲师:向在 AI、知识图谱和 RAG 系统方面拥有多年经验的行业专家学习。
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互动内容: 参与互动讲座、测验和作业以加强您的学习。
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社区支持:加入由学习者和专业人士组成的社区,分享见解、提出问题并协作处理项目。
这门课程的适用对象:
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AI 和机器学习爱好者:希望加深对 AI 的理解并提高模型性能的个人。
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数据科学家和工程师:寻求利用知识图谱和 RAG 系统进行更有效的数据管理和分析的专业人士。
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开发人员和程序员:有兴趣将尖端 AI 技术集成到其应用程序中的技术专家。
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业务分析师和经理:旨在利用 AI 的力量获得战略洞察和竞争优势的决策者。
为什么要注册?
在当今数据驱动的世界中,利用结构化数据和高级 AI 技术的能力是一个显着的优势。本课程为您提供保持领先地位的知识和技能,提供实用、可操作的见解,您可以立即应用这些见解。无论您是想提升自己的职业生涯、在当前角色中创新,还是只是探索迷人的 AI 世界,本课程都能提供您所需的全面学习体验。
立即注册“用知识图谱增强 AI:RAG 系统精通”,改变您对 AI、知识图谱和检索增强生成的理解。今天就迈出掌握 AI 未来的第一步!
本课程适合谁:
- 数据科学家和分析师
- 软件开发人员和工程师
- AI 和机器学习爱好者
- 商业智能专业人士


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