通过检索增强生成 （RAG） 和知识图谱增强您的生成式 AI 专业知识

检索增强生成 （RAG） 是一种强大的方法，可利用生成式 AI 访问大型语言模型 （）LLMs 的预训练数据之外的信息，同时避免过度依赖这些模型来获取事实内容。RAG 的有效性取决于快速识别并提供最相关上下文的能力LLM。知识图谱以更高的性能、准确性、可追溯性和完整性改变了 RAG 系统。

带有知识图谱的 RAG，也称为 GraphRAG，是提高生成式 AI 能力的有效方法。通过这门终极课程将您的 AI 技能提升到一个新的水平，该课程旨在帮助您通过利用知识图谱和 RAG 系统来释放潜力LLMs。

在本课程中，您将学习：

• RAG 系统简介：了解为什么 Retrieval Augmented Generation 是增强 AI 的开创性工具。

• 知识图谱的基础：掌握知识图谱的基础知识，包括它们的结构和数据关系。了解这些图表如何增强 RAG 的数据建模。

• 从头开始实施 GraphRAG：使用知识图谱构建一个完全可作的 RAG 系统。用于LLMs提取和组织信息。

• 从多个数据源构建知识：了解如何将知识图谱与非结构化和结构化数据源集成。

• 查询知识图谱：获得使用领先工具和技术的实践经验。

技术亮点：

• Spring AI： 来自著名 Java Spring 的一项新技术，可帮助工程师轻松使用各种生成式 AI 和大型语言模型

• 打开 AI： 人人都喜欢的创新生成式 AI。适用于大型语言模型和 AI 的开创性工具。

• 新 4J： 与 Spring AI 轻松集成以形成 RAG 和知识图谱的图形数据库和 Vector store

• 时间的： 一个工作流编排器平台，可帮助工程师构建可靠的 GrahRAG 管道。

掌握先进的 AI 技术在当今快节奏、数据驱动的世界中具有显著优势。本课程提供可作的见解，以提升您的职业生涯或在您的领域进行创新。