Buduj lepsze RAG, pozwalając zespołowi agentów wydobywać i łączyć Twoje materiały referencyjne w graf wiedzy. Nasz nowy krótki kurs, „Budowa Grafu Wiedzy Agentów”, prowadzony przez @Neo4j Innovation Lead @akollegger, pokazuje, jak to zrobić. Grafy wiedzy są ważnym sposobem na dokładne przechowywanie informacji, ale ich budowa ręczna to dużo pracy. W tym kursie nauczysz się, jak zbudować zespół agentów, którzy przekształcają dane – w tym przypadku recenzje produktów i faktury od dostawców – w strukturalne grafy podmiotów i relacji dla RAG. Dowiedz się, jak agenci mogą automatycznie zająć się czasochłonną pracą budowania grafów — wydobywając podmioty i relacje (np. Produkt "zawiera" Zespół, Część "dostarczana przez" Dostawcę, Recenzja klienta "wspomina" Produkt), eliminując duplikaty, weryfikując fakty i zapisując je w bazie danych grafowej — aby Twój system wyszukiwania mógł znaleźć odpowiednie informacje do generowania dokładnych wyników. Na przykład, możesz użyć agentów, aby pomóc w śledzeniu skarg klientów bezpośrednio do konkretnych dostawców, procesów produkcyjnych i hierarchii produktów, przekształcając w ten sposób fragmentaryczne informacje w zapytania biznesowe. Umiejętności, które zdobędziesz: - Buduj, przechowuj i uzyskuj dostęp do grafów wiedzy za pomocą bazy danych grafowej Neo4j - Buduj systemy wieloagentowe za pomocą Zestawu Narzędzi Rozwoju Agentów Google (ADK) - Ustaw pętlę agentowych przepływów pracy, aby proponować i udoskonalać schemat grafu poprzez weryfikację faktów - Łącz grafy generowane przez agentów z danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych w jednolity graf wiedzy Ten kurs wchodzi w praktykę, dlaczego grafy wiedzy zapewniają dokładniejsze wyszukiwanie informacji niż samodzielne wyszukiwanie wektorowe, szczególnie w aplikacjach o wysokiej stawce, gdzie precyzja ma większe znaczenie niż zbliżone dopasowanie. Zapisz się tutaj: