新しい GraphAcademy コース: LLM と Python を使用して非構造化データをナレッジ グラフに変換する

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Neo4j LLM グラフビルダー非構造化データからナレッジグラフを構築するためのPythonです。

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LLM によるナレッジ グラフの構築コースの上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。 Neo4jの基礎に.NET を使用した Neo4j アプリケーションの構築。