Bygg bedre RAG ved å la et team av agenter trekke ut og koble referansematerialet ditt til en kunnskapsgraf. Vårt nye korte kurs, "Agentic Knowledge Graph Construction", undervist av @Neo4j Innovation Lead @akollegger, viser deg hvordan. Kunnskapsgrafer er en viktig måte å lagre informasjon nøyaktig på, men det er mye arbeid å bygge manuelt. I dette kurset lærer du hvordan du bygger et team av agenter som gjør data – i dette tilfellet produktanmeldelser og fakturaer fra leverandører – om til strukturerte grafer over enheter og relasjoner for RAG. Lær hvordan agenter automatisk kan håndtere det tidkrevende arbeidet med å bygge grafer – trekke ut enheter og relasjoner (f.eks. produkt «inneholder» montering, del «supplied_by»-leverandør, kundeanmeldelse «nevner» produkt), deduplisere dem, faktasjekke dem og forplikte dem til en grafdatabase – slik at gjenfinningssystemet ditt kan finne riktig informasjon for å generere nøyaktige resultater. Du kan for eksempel bruke agenter til å spore kundeklager direkte til bestemte leverandører, produksjonsprosesser og produkthierarkier, og dermed gjøre fragmentert informasjon om til spørrende forretningsanalyse. Ferdigheter du får: - Bygg, lagre og få tilgang til kunnskapsgrafer ved hjelp av Neo4j-grafdatabasen - Bygg systemer med flere agenter ved hjelp av Googles Agent Development Kit (ADK) - Sett opp en sløyfe med agentiske arbeidsflyter for å foreslå og avgrense et grafskjema gjennom faktasjekking - Koble agentgenererte grafer med ustrukturerte og strukturerte data til en enhetlig kunnskapsgraf Dette kurset kommer inn på praksis for hvorfor kunnskapsgrafer gir mer nøyaktig informasjonsinnhenting enn vektorsøk alene, spesielt for applikasjoner med høy innsats der presisjon betyr mer enn uklar likhetsmatching. Registrer deg her: