Membangun Sistem Graph RAG dengan LangChain dan Neo4j

Retrieval-augmented generation tradisional sering kali mengalami kesulitan dalam menangkap hubungan kompleks di dalam data terstruktur. Dengan mengintegrasikan database grafik dengan model bahasa besar, Anda dapat mengkueri pengetahuan yang saling terhubung dengan presisi dan konteks. Dalam panduan tertulis ini, Anda akan memahami cara merepresentasikan domain relasional sebagai grafik pengetahuan dan menghubungkannya dengan model bahasa. Anda akan menjelajahi pola praktis untuk menerjemahkan bahasa alami ke dalam kueri database, menggabungkan pencarian vektor dengan penelusuran grafik, serta mengoptimalkan jawaban untuk kejelasan dan keakuratan. Yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep inti grafik pengetahuan, sintaks kueri Cypher, dan skema grafik di Neo4j - Mengonfigurasi pipeline LangChain untuk berinteraksi langsung dengan struktur grafik - Membangun alur kerja Graph RAG yang mengubah prompt pengguna menjadi kueri grafik yang akurat - Menerapkan teknik pengambilan hibrida yang menggabungkan pencarian vektor semantik dengan hubungan grafik - Menerapkan strategi validasi dan templat prompt untuk mengurangi halusinasi - Menyusun ekstraksi entitas terstruktur untuk mengisi dan mengkueri database grafik secara sistematis Materi ini dimulai dengan terminologi dasar dan konsep database sebelum berlanjut langkah demi langkah melalui arsitektur pipeline, terjemahan kueri, dan pola pengambilan hibrida. Materi ini dirancang untuk pengembang, praktisi data, dan penggemar AI yang mencari pengantar praktis untuk aplikasi bahasa berbasis grafik tanpa memerlukan pengalaman database grafik sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk memperluas keterampilan Anda dalam pengambilan pengetahuan modern dan model bahasa berbasis grafik.