Novo curso da GraphAcademy: Transforme dados não estruturados em gráficos de conhecimento com LLMs e Python

Na GraphAcademy, há um novo curso que lhe ensinará como criar e consultar gráficos de conhecimento usando grandes modelos de linguagem (LLMs).

É chamado .

Usando os recursos de análise de texto dos LLMs, você pode gerar um gráfico de conhecimento facilmente, extraindo as entidades e relacionamentos relevantes para seu caso de uso. Um gráfico de conhecimento é uma fonte de verdade e permite que você acesse e entenda os relacionamentos em seus dados não estruturados. Os gráficos de conhecimento são uma ferramenta essencial para fundamentar aplicativos GenAI usando .

Você usará o e Python para construir gráficos de conhecimento a partir de dados não estruturados.

Você aprenderá as etapas necessárias para gerar um gráfico de conhecimento, como definir um esquema e interpretar os resultados.

Este é um curso prático no qual você pode carregar e processar seus dados não estruturados em um modelo de dados gráfico.

Você desenvolverá recuperadores e usará a geração Cypher para obter dados do gráfico.

Este é um curso avançado e você deve ter um entendimento de Neo4j, integração de LLMs em aplicativos e Cypher. Após concluir este curso, você terá o conhecimento e as habilidades para construir um gráfico de conhecimento a partir de seus dados não estruturados e usá-lo para fundamentar um chatbot GenAI.

Inscreva-se no sobre .

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O que é Neo4j GraphAcademy?

Na Neo4j GraphAcademy, oferecemos uma ampla variedade de cursos totalmente gratuitos, ensinando desde para .