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.
Construcción de aplicaciones GraphRAG con LlamaIndex
Aprenda a combinar grafos de conocimiento y modelos de lenguaje extensos utilizando LlamaIndex para construir sistemas de recuperación de IA conscientes del contexto desde cero.
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Sobre este curso
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) estándar a menudo tiene dificultades para conectar los puntos a través de múltiples documentos. Al introducir grafos de conocimiento en sus flujos de trabajo de IA, puede capturar relaciones complejas y mejorar drásticamente la precisión de sus modelos de lenguaje. Este curso le enseña cómo aprovechar GraphRAG para mejorar sus capacidades de recuperación de datos. Utilizando LlamaIndex, aprenderá a extraer entidades estructuradas de texto no estructurado, construir grafos interconectados y realizar consultas altamente precisas y ricas en contexto que superan la búsqueda vectorial básica.
Lo que aprenderá:
* Comprender los conceptos fundamentales de RAG, bases de datos vectoriales y grafos de conocimiento.
* Construir y estructurar grafos de conocimiento a partir de texto sin procesar utilizando LlamaIndex.
* Implementar estrategias de recuperación híbridas que combinan la búsqueda semántica con el recorrido de grafos.
* Diseñar prompts efectivos para una extracción confiable de entidades y relaciones.
* Aplicar conceptos fundamentales de IA agéntica para razonar sobre datos interconectados.
Comenzará con la terminología esencial y los conceptos básicos de IA antes de sumergirse en lecciones prácticas basadas en texto. A través de explicaciones escritas detalladas y fragmentos de código claros, construirá progresivamente un pipeline de GraphRAG completo. Diseñado para desarrolladores, ingenieros de datos y principiantes en IA, este curso no requiere experiencia previa con bases de datos de grafos o aprendizaje automático avanzado. Comience a leer hoy mismo para transformar la manera en que sus aplicaciones de IA procesan y recuperan información compleja.
Lo que obtendrás
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Sin preguntas -
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Breve y enfocado
2 h 42 min de contenido práctico
Reseñas (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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