GraphAcademy 新课程：使用 LLM 和 Python 将非结构化数据转换为知识图谱

GraphAcademy 上有一门新课程，将教您如何使用大型语言模型 (LLM) 创建和查询知识图谱。

它被称为使用 LLM 构建知识图谱。

使用 LLM 的文本分析功能，您可以轻松生成知识图谱，提取与您的用例相关的实体和关系。知识图谱是事实的来源，可让您访问和理解非结构化数据中的关系。知识图谱是使用 GenAI 应用程序奠定基础的重要工具GraphRAG 。

您将使用Neo4j LLM 图形生成器和Python从非结构化数据构建知识图谱。

您将了解生成知识图谱所需的步骤、如何设置模式以及解释结果。

这是一门实践课程，您可以将非结构化数据上传并处理成图形数据模型。

您将开发检索器并使用 Cypher 生成从图表中获取数据。

这是一门高级课程，您应该了解 Neo4j、将 LLM 集成到应用程序中以及 Cypher。完成本课程后，您将掌握从非结构化数据构建知识图谱并将其用于 GenAI 聊天机器人的知识和技能。

报名参加使用法学硕士课程构建知识图谱在Neo4j Graph学院。

什么是 Neo4j GraphAcademy？

在 Neo4j GraphAcademy，我们提供各种完全免费的课程，教授从Neo4j 基础知识到使用 .NET 构建 Neo4j 应用程序。