Świetny kurs pokazujący jak połączyć grafy wiedzy z modelami językowymi w LlamaIndex. Instruktor krok po kroku pokazuje budowę indeksu grafowego i zapytania hybrydowe, co wcześniej wydawało mi się czarną magią. Po ukończeniu sam zbudowałem prosty system GraphRAG do własnych notatek.
Erstellung von GraphRAG-Anwendungen mit LlamaIndex
Lernen Sie, Wissensgraphen und Large Language Models mit LlamaIndex zu kombinieren, um kontextsensitive AI-Retrieval-Systeme von Grund auf zu entwickeln.
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Über diesen Kurs
Standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat oft Schwierigkeiten, Zusammenhänge über mehrere Dokumente hinweg herzustellen. Durch die Einführung von Wissensgraphen in Ihre AI-Pipelines können Sie komplexe Beziehungen erfassen und die Genauigkeit Ihrer Sprachmodelle drastisch verbessern. Dieser Kurs lehrt Sie, wie Sie GraphRAG nutzen können, um Ihre Datenabruffähigkeiten zu erweitern.
Mit LlamaIndex lernen Sie, wie Sie strukturierte Entitäten aus unstrukturiertem Text extrahieren, vernetzte Graphen aufbauen und hochpräzise, kontextreiche Abfragen durchführen, die die einfache Vektorsuche übertreffen.
Was Sie lernen werden:
* Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von RAG, Vektordatenbanken und Wissensgraphen.
* Erstellen und strukturieren Sie Wissensgraphen aus Rohtext mit LlamaIndex.
* Implementieren Sie hybride Retrieval-Strategien, die semantische Suche mit Graph-Traversal kombinieren.
* Entwerfen Sie effektive Prompts für eine zuverlässige Entitäts- und Beziehungsextraktion.
* Wenden Sie grundlegende agentic AI-Konzepte an, um über vernetzte Daten zu schlussfolgern.
Sie beginnen mit der wesentlichen Terminologie und den Kernkonzepten der AI, bevor Sie in praktische, textbasierte Lektionen eintauchen. Durch detaillierte schriftliche Erklärungen und klare Code-Snippets bauen Sie schrittweise eine vollständige GraphRAG-Pipeline auf.
Dieser Kurs wurde für Entwickler, Data Engineers und AI-Anfänger konzipiert und erfordert keine Vorkenntnisse in Graphdatenbanken oder fortgeschrittenem Machine Learning. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Art und Weise zu transformieren, wie Ihre AI-Anwendungen komplexe Informationen verarbeiten und abrufen.
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Kurz und fokussiert
2 Std. 42 Min. praktische Inhalte
Bewertungen (11)
नॉलेज ग्राफ और एलएलएम को साथ जोड़ने का तरीका मैं काफी समय से समझना चाहता था, और इस कोर्स ने वो गुत्थी सुलझा दी। LlamaIndex से ग्राफ बनाकर उस पर सवाल पूछने वाला हिस्सा सबसे मज़ेदार रहा, क्योंकि साधारण वेक्टर सर्च के मुकाबले जवाब कितने ज़्यादा संदर्भपूर्ण आते हैं, ये खुद देखकर हैरानी हुई। हर कॉन्सेप्ट को छोटे-छोटे कदमों में समझाया गया है, इसलिए शुरू से बनाना मुश्किल नहीं लगा। अब मैं अपने डॉक्यूमेंट्स पर खुद का GraphRAG सिस्टम बना पा रहा हूँ।
Muy útil, aunque el ritmo es rápido.
Bardzo konkretny kurs o łączeniu grafów wiedzy z LLM-ami, bez zbędnego lania wody.
Nunca había combinado grafos de conocimiento con modelos de lenguaje y este curso lo explica de forma clara. Los ejercicios con LlamaIndex para construir el grafo y luego consultarlo son muy prácticos. Terminé el curso con un prototipo funcional para mi propio proyecto.
Bagus untuk pemula GraphRAG, agak padat.
एंटिटी और रिलेशन निकालकर ग्राफ बनाने वाली प्रक्रिया बहुत साफ़ तरीके से समझाई गई है। LlamaIndex के साथ काम करना अब डर नहीं लगता, और संदर्भ-आधारित जवाब देखकर मज़ा आ गया। शानदार कोर्स।
Наконец разобрался, как совмещать графы знаний с языковыми моделями через LlamaIndex — курс объясняет это очень доходчиво.
Explications claires sur les graphes de connaissance.
ナレッジグラフと大規模言語モデルをどう組み合わせるのか、ずっと曖昧だった部分がこの講座でようやく腑に落ちました。LlamaIndexでドキュメントからエンティティと関係性を抽出してグラフを作り、それを使って質問に答えさせる流れを一から手を動かして学べたのが本当に良かったです。普通のベクトル検索だけでは拾えない、文脈をまたいだ答えが返ってくる様子を実際に見られて感動しました。説明が段階的で、初めてでも置いていかれません。自分のデータで応用する自信がつきました。
Consegui entender de verdade como estruturar um grafo de conhecimento e conectar tudo ao LlamaIndex depois desse curso.
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