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.
Costruire applicazioni GraphRAG con LlamaIndex
Impara a combinare knowledge graphs e large language models utilizzando LlamaIndex per costruire sistemi di recupero AI sensibili al contesto partendo da zero.
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Istruttore IA
Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi. -
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Inizia quando vuoi
Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi. -
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In italiano
Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) standard spesso fatica a collegare i punti tra più documenti. Introducendo i knowledge graphs nelle tue pipeline AI, puoi catturare relazioni complesse e migliorare drasticamente l'accuratezza dei tuoi language models. Questo corso ti insegna come sfruttare GraphRAG per potenziare le tue capacità di recupero dati. Utilizzando LlamaIndex, imparerai come estrarre entità strutturate da testo non strutturato, costruire grafi interconnessi ed eseguire query altamente accurate e ricche di contesto che superano la ricerca vettoriale di base.
Cosa imparerai:
* Comprendere i concetti fondamentali di RAG, vector databases e knowledge graphs.
* Costruire e strutturare knowledge graphs da testo grezzo utilizzando LlamaIndex.
* Implementare strategie di recupero ibride combinando la ricerca semantica con l'attraversamento del grafo.
* Progettare prompt efficaci per un'estrazione affidabile di entità e relazioni.
* Applicare concetti fondamentali di agentic AI per ragionare su dati interconnessi.
Inizierai con la terminologia essenziale e i concetti base dell'AI prima di immergerti in lezioni pratiche basate sul testo. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate e chiari frammenti di codice, costruirai progressivamente una pipeline GraphRAG completa. Progettato per sviluppatori, data engineers e principianti dell'AI, questo corso non richiede esperienza precedente con graph databases o machine learning avanzato. Inizia a leggere oggi per trasformare il modo in cui le tue applicazioni AI elaborano e recuperano informazioni complesse.
Cosa otterrai
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Senza domande -
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Breve e mirato
2 h 42 min di contenuto pratico
Recensioni (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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Domande frequenti
Cosa serve per seguire questo corso? +
Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.
Come si paga? +
Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.
Posso ottenere un rimborso? +
Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.
Per quanto tempo avrò accesso? +
Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.
Riceverò un certificato? +
Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.
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