GraphAcademy には、大規模言語モデル (LLM) を使用してナレッジグラフを作成し、クエリを実行する方法を学習する新しいコースがあります。 それは 。 LLM を使用してナレッジ グラフを構築します LLMのテキスト分析機能を使用すると、ナレッジグラフを簡単に生成し、ユースケースに関連するエンティティと関係を抽出できます。ナレッジグラフは真実のソースであり、非構造化データ内の関係にアクセスして理解することができます。ナレッジグラフは、GenAIアプリケーションを基盤として構築するための重要なツールです。 。 グラフRAG 使用する 非構造化データからナレッジグラフを構築するための です。 Neo4j LLM グラフビルダー Python ナレッジ グラフを生成するために必要な手順、スキーマを設定する方法、結果を解釈する方法について学習します。 これは、非構造化データをアップロードしてグラフ データ モデルに処理できる実践的なコースです。 リトリーバーを開発し、Cypher 生成を使用してグラフからデータを取得します。 これは上級コースであり、Neo4j、アプリケーションへの LLM の統合、および Cypher を理解している必要があります。このコースを完了すると、非構造化データからナレッジ グラフを構築し、それを使用して GenAI チャットボットを構築するための知識とスキルが身につきます。 登録する の上 。 LLM によるナレッジ グラフの構築コース Neo4j グラフアカデミー Neo4j GraphAcademy とは何ですか? Neo4j GraphAcademyでは、以下の内容をすべて無料で提供する幅広いコースを提供しています。 に 。 Neo4jの基礎 .NET を使用した Neo4j アプリケーションの構築