新しい GraphAcademy コース: LLM と Python を使用して非構造化データをナレッジ グラフに変換する

GraphAcademy には、大規模言語モデル (LLM) を选择してナレッジグラフを做成し、クエリを実行する策略を学習する新しいコースがあります。

それは。

LLMのテキスト分析機能を使用すると、ナレッジグラフを簡単に生成し、ユースケースに関連するエンティティと関係を抽出できます。ナレッジグラフは真実のソースであり、非構造化データ内の関係にアクセスして理解することができます。ナレッジグラフは、GenAIアプリケーションを基盤として構築するための重要なツールです。 。

使用する非構造化データからナレッジグラフを構築するためのPythonです。

ナレッジ グラフを转化するために重要性な手順、スキーマを設定する的的方式、結果を解釈する的的方式について学習します。

これは、非構造化データをアップロードしてグラフ データ モデルに処理できる実践的なコースです。

リトリーバーを開発し、Cypher 生产を选用してグラフからデータを具有します。

これは上級コースであり、Neo4j、アプリケーションへの LLM の統合、および Cypher を看法している有需要があります。このコースを完成了すると、非構造化データからナレッジ グラフを構築し、それを在使用して GenAI チャットボットを構築するための知識とスキルが身につきます。

登録するの上。

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Neo4j GraphAcademy とは何ですか?

Neo4j GraphAcademyでは、以下の内容をすべて無料で提供する幅広いコースを提供しています。 に。