การสร้างระบบ Graph RAG ด้วย LangChain และ Neo4j

การทำ retrieval-augmented generation แบบดั้งเดิมมักประสบปัญหาในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนข้ามข้อมูลที่มีโครงสร้าง การผสานฐานข้อมูลกราฟเข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ช่วยให้คุณสามารถคิวรีความรู้ที่เชื่อมโยงถึงกันได้อย่างแม่นยำและมีบริบท ในคู่มือฉบับเขียนนี้ คุณจะเข้าใจวิธีแทนที่โดเมนเชิงสัมพันธ์เป็นกราฟความรู้และเชื่อมต่อกับโมเดลภาษา คุณจะได้สำรวจรูปแบบการปฏิบัติจริงสำหรับการแปลภาษาธรรมชาติเป็นคิวรีฐานข้อมูล การผสมผสานการค้นหาเวกเตอร์กับการท่องกราฟ และการเพิ่มประสิทธิภาพคำตอบให้มีความชัดเจนและแม่นยำ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดหลักของกราฟความรู้ ไวยากรณ์คิวรี Cypher และสกีมากราฟใน Neo4j - กำหนดค่าไปป์ไลน์ LangChain เพื่อโต้ตอบกับโครงสร้างกราฟโดยตรง - สร้างเวิร์กโฟลว์ Graph RAG ที่แปลงพรอมต์ของผู้ใช้เป็นคิวรีคราฟที่แม่นยำ - ประยุกต์ใช้เทคนิคการดึงข้อมูลแบบไฮบริดที่ผสมผสานการค้นหาเวกเตอร์เชิงความหมายเข้ากับความสัมพันธ์ของกราฟ - ใช้กลยุทธ์การตรวจสอบความถูกต้องและเทมเพลตพรอมต์เพื่อลดอาการหลอนของ AI - จัดโครงสร้างการสกัดเอนทิตีเพื่อเติมข้อมูลและคิวรีฐานข้อมูลกราฟอย่างเป็นระบบ หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานและแนวคิดฐานข้อมูล ก่อนจะก้าวไปทีละขั้นตอนผ่านสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ การแปลคิวรี และรูปแบบการดึงข้อมูลแบบไฮบริด เนื้อหานี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา ผู้ปฏิบัติงานด้านข้อมูล และผู้ที่ชื่นชอบ AI ที่ต้องการบทนำภาคปฏิบัติเกี่ยวกับการสร้างแอปพลิเคชันภาษาที่ขับเคลื่อนด้วยกราฟ โดยไม่ต้องมีประสบการณ์เกี่ยวกับฐานข้อมูลกราฟมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อขยายทักษะของคุณในการดึงข้อมูลความรู้สมัยใหม่และโมเดลภาษาที่ช่วยสนับสนุนด้วยกราฟ