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graphRAG - Knowledge Graph-based RAG System Implementation with Neo4J (feat. LangChain)

Name: graphRAG - Knowledge Graph-based RAG System Implementation with Neo4J (feat. LangChain)
Price: 143000 KRW

Neo4J-based Knowledge Graph RAG System: Next-Generation Search Technology That Goes Beyond Simple Vector Search to Leverage Data Relationships Maximizing RAG Performance with the Power of Graph Databases!

(4.8) 32 reviews

286 learners

pdstudio

실습 중심

ai활용

RAG

LangChain

neo4j

LLM

DBMS/RDBMS

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Methods for Building Knowledge Graphs Using Neo4J Graph Database
How to Apply Knowledge Graphs to RAG
Implementing a Graph-Based Search System by Integrating LangChain and Neo4J
Various search techniques (basic search, full-text search, vector search) utilization and integration
Text2Cypher Technique for Converting Natural Language Queries to Graph Queries

Improving RAG Performance with Knowledge Graphs 🔧

✅ Structured Knowledge Representation: Represents information as nodes and relationships to clarify connectivity between data and systematically structure complex knowledge.

✅ Relationship-based search: Provides more accurate results through search based on semantic relationships, going beyond simple keyword matching or vector similarity.

✅ Integrated Various Search Methods: Maximizes search performance by combining keyword-based full-text search and vector-based semantic search.

✅ Scalable Knowledge Structure: You can easily add and connect new data and relationships, enabling the construction of a continuously expandable knowledge base.

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Who is this course right for?

Developers who want to improve the performance and accuracy of RAG systems
Those who want to effectively process data with complex relationships
Those who want to build structured knowledge search systems beyond simple vector search
Those who want to apply Knowledge Graphs to AI applications

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Python
LangChain
RAG

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Courses

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

[집필]

파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사) : https://zrr.kr/x1ec
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사) : https://zrr.kr/RPaE
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사) : https://zrr.kr/PrVN
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사) : https://zrr.kr/4fyq
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스) : https://wikidocs.net/book/14473

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

Curriculum

All

58 lectures ∙ (7hr 4min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Neo4J Development Setup

3 lectures ∙ (17min)

1. Neo4J AuraDB Settings
03:40
2. Project Setup (uv installation, Project initialization, Virtual environment creation, AuraDB integration)
09:17
3. Neo4J AuraDB Graph Database Connection (Using LangChain Neo4jGraph)
04:18

Section 2. Basic Cypher Syntax

4 lectures ∙ (31min)

4. Node Representation
07:09
5. Relationship Expression
09:39
6. Variable / Alias Usage
02:29
7. Main clauses (MATCH, WHERE, SET, DELETE, REMOVE, etc.)
12:31

Section 3. Cypher Advanced Syntax (Example: Social Network Analysis)

7 lectures ∙ (33min)

8. Variable Length Pathfinding (Lecture)
02:46
9. Variable Length Pathfinding (Practice)
07:58
10. Shortest Path Finding (Lecture)
01:44
11. Shortest Path Finding (Practice)
02:53
12. Aggregate function
05:48
13. WITH clause (Using subqueries)
07:44
14. Combining complex relationship patterns
04:58

Section 4. Implementing graph RAG using Neo4j (Example: Movie data analysis and recommendation)

7 lectures ∙ (2hr 17min)

Section 5. [Project 1] News Article Analysis

13 lectures ∙ (1hr 12min)

Section 6. [Project 2] ETF Financial Product Recommendation

9 lectures ∙ (42min)

Section 7. [Project 3] Company Analysis - 10K Report-based RAG System

6 lectures ∙ (37min)

Section 8. [Project 4] Legal Document RAG Implementation (Law / Presidential Decree / Ministerial Ordinance)

9 lectures ∙ (51min)

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32 reviews

4.8

32 reviews

서강식
Reviews 3
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빨리 저의 db로 구현해보고 싶습니다
- 판다스 스튜디오
  Instructor
  감사합니다.
jyuri001
Reviews 1
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31% enrolled
kmkang
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31% enrolled
진심으로 감사합니다.
- 판다스 스튜디오
  Instructor
  감사합니다.
Hyuk Shin
Reviews 5
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Average Rating 4.2
5
31% enrolled
JIYEON SUNG
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
vectorRAG를 사용해본 후에 graphRAG에 대해서도 배워보고 싶었는데 마침 강의가 나와서 듣게 되었습니다. 기초개념 설명부터 실제 데이터를 이용한 데이터 가공과 여러 방식의 쿼리 서치... Hybrid 방식의 RAG까지 친절한 실습 파일을 통해 따라가면서 익힐 수 있어서 유익했습니다! 실제 제가 구현하고 싶었던 것이 있었는데 해당 강의를 수강하고 나서 곧장 배운 지식을 이용해 시작해볼 수 있을 거 같네요. 강사님 톤이 차분하면서도 막힘 없이 흘러 가서 1.7배속으로 들었는데도 거슬리는 것 없이 귀에 잘 들어와서 강의를 금방 완강 할 수 있었습니다! 강의 재밌게 잘 들었습니다 강사님. 다음 강의도 기대하고 있겠습니다!
- 판다스 스튜디오
  Instructor
  감사합니다.

$110.00

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