Создание GraphRAG-приложений с помощью LlamaIndex — WalkSelf
4.8 (11) ⏱ 2 ч 42 мин 📚 27 уроков 🎧 Аудиоверсия

Создание GraphRAG-приложений с помощью LlamaIndex

Научитесь объединять графы знаний и большие языковые модели с помощью LlamaIndex для создания контекстно-зависимых систем поиска ИИ с нуля.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Стандартная Retrieval-Augmented Generation (RAG) часто испытывает трудности с установлением связей между несколькими документами. Внедряя графы знаний в свои конвейеры ИИ, вы сможете фиксировать сложные взаимосвязи и значительно повысить точность своих языковых моделей. Этот курс научит вас использовать GraphRAG для расширения возможностей поиска данных. Используя LlamaIndex, вы научитесь извлекать структурированные сущности из неструктурированного текста, строить взаимосвязанные графы и выполнять высокоточные, насыщенные контекстом запросы, которые превосходят базовый векторный поиск. Чему вы научитесь: * Поймете основополагающие концепции RAG, векторных баз данных и графов знаний. * Будете создавать и структурировать графы знаний из необработанного текста с помощью LlamaIndex. * Реализуете стратегии гибридного поиска, сочетающие семантический поиск с обходом графа. * Разработаете эффективные промпты для надежного извлечения сущностей и связей. * Примените базовые концепции агентного ИИ для рассуждения над взаимосвязанными данными. Вы начнете с основной терминологии и ключевых концепций ИИ, прежде чем погрузиться в практические текстовые уроки. Благодаря подробным письменным объяснениям и понятным фрагментам кода вы постепенно создадите полноценный конвейер GraphRAG. Предназначенный для разработчиков, инженеров данных и новичков в области ИИ, этот курс не требует предварительного опыта работы с графовыми базами данных или продвинутым машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы изменить то, как ваши приложения ИИ обрабатывают и извлекают сложную информацию.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 42 мин практического материала

Отзывы (11)

Katarzyna Wiśniewska PL
★ 5 · 17 июля 2026

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.

كمال حسن JO
★ 5 · 14 июля 2026

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।

Valentina Reyes UY Подтверждённый учащийся
★ 4 · 11 июля 2026

Muy útil, aunque el ritmo es rápido.

Agnieszka Kamińska PL Подтверждённый учащийся
★ 5 · 5 июля 2026

Bardzo konkretny kurs o łączeniu grafów wiedzy z LLM-ami, bez zbędnego lania wody.

Nicolás Ramírez MX Подтверждённый учащийся
★ 5 · 29 июня 2026

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.

Idris bin Mohd Salleh MY Подтверждённый учащийся
★ 4 · 29 июня 2026

Bagus untuk pemula GraphRAG, agak padat.

Ali Yıldız TR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 19 июня 2026

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।

Мария Зайцева BY Подтверждённый учащийся
★ 5 · 10 июня 2026

Наконец разобрался, как совмещать графы знаний с языковыми моделями через LlamaIndex — курс объясняет это очень доходчиво.

Lucas Moreau BE Подтверждённый учащийся
★ 5 · 8 июня 2026

Explications claires sur les graphes de connaissance.

加藤 太郎 JP Подтверждённый учащийся
★ 5 · 4 июня 2026

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。

José Costa BR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 29 мая 2026

Consegui entender de verdade como estruturar um grafo de conhecimento e conectar tudo ao LlamaIndex depois desse curso.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство