LangChainとNeo4jによるGraph RAGシステムの構築

従来の検索拡張生成（RAG）では、構造化データ全体にわたる複雑な関係性を捉えることが難しい場合があります。グラフデータベースと大規模言語モデルを統合することで、相互に関連する知識を正確性と文脈を持ってクエリすることができます。 このガイドでは、リレーショナルドメインを知識グラフとして表現し、言語モデルとインターフェースする方法を理解します。自然言語をデータベースクエリに変換し、ベクトル検索とグラフトラバーサルを組み合わせ、明確性と正確性のために回答を最適化するための実践的なパターンを探求します。 学習内容: - 知識グラフのコア概念、Cypherクエリの構文、Neo4jのグラフスキーマを理解する - グラフ構造と直接対話するようにLangChainパイプラインを設定する - ユーザープロンプトを正確なグラフクエリに変換するGraph RAGワークフローを構築する - 意味的ベクトル検索とグラフ関係を組み合わせたハイブリッド検索技術を適用する - ハルシネーションを削減するための検証戦略とプロンプトテンプレートを実装する - グラフデータベースに体系的にデータを投入しクエリするために、構造化エンティティ抽出を構成する コースは、基礎用語とデータベースの概念から始まり、パイプラインアーキテクチャ、クエリ変換、ハイブリッド検索パターンへと段階的に進みます。 この教材は、グラフデータベースの事前の経験なしに、グラフ駆動型言語アプリケーションへの実践的な導入を求める開発者、データ実務者、AI愛好家向けに設計されています。 今すぐ読み始めて、最新の知識検索およびグラフ支援型言語モデルのスキルを広げましょう。