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graphRAG - Neo4Jで実装するナレッジグラフベースRAGシステム (feat. LangChain)

Neo4Jで実現する知識グラフベースRAGシステム:単純なベクトル検索を超え、データ関係まで活用する次世代検索技術 グラフデータベースの力でRAG性能を最大化する!

  • pdstudio
실습 중심
ai활용
RAG
LangChain
neo4j
LLM
DBMS/RDBMS

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Neo4Jグラフデータベースを活用した知識グラフ構築方法

  • 知識グラフ(Knowledge Graph)をRAGに適用する方法

  • LangChainとNeo4Jを連携したグラフベース検索システムの実装

  • 多様な検索手法(基本検索、専門検索、ベクトル検索)の活用及び統合

  • Text2Cypher手法を用いた自然言語クエリのグラフクエリ変換

強力なRAGシステムのためのグラフデータベースの活用🪄

一般的なRAGシステムは、単純なベクトル検索に依存して情報間の関係を正しく表現することが困難である。グラフデータベースを活用したgraphRAGは、データ間の複雑な関係を構造化し、より正確でコンテキストに応じた応答を生成するのに役立ちます。構造化された知識表現関係ベースの検索により、より正確な検索結果が得られます。

[プロジェクト2] ETF金融商品推薦 - 知識グラフ実装(Neo4Jブラウザ活用)

知識グラフでRAGのパフォーマンスを向上させる🔧

構造的知識表現:情報をノードと関係で表現してデータ間の接続性を明確にし、複雑な知識を体系的に構造化します。

関係ベースの検索:単純なキーワードマッチングやベクトル類似度を超えて、意味的な関係に基づく検索でより正確な結果を提供します。

さまざまな検索方式の統合:キーワードベースの専門検索(Full-text Search)、ベクターベースのセマンティック検索(Semantic Search)を併用して検索性能を最大化します。

スケーラブルな知識構造:新しいデータと関係を簡単に追加してリンクし、継続的にスケーラブルな知識ベースを構築します。

  • ノードとの関係により、自然なデータモデリングが可能です。

  • Cypherクエリ言語で直感的なグラフナビゲーションが可能です。

  • 強力なグラフアルゴリズムとベクトル索引付けをサポートします。

  • LangChainフレームワークと統合するためのさまざまな機能を提供します。

[LangChain + Neo4J活用RAG実装] https://neo4j.com/labs/genai-ecosystem/langchain/

この講義の特徴

実践中心の段階的学習

理論的な説明とすぐに実践を並行して、グラフデータベースとRAG統合の概念を確実に理解し適用する能力を高めます。

様々な実例を学ぶ

映画紹介、ニュースデータ、ETF金融商品、法律文書など、実際のデータを活用したさまざまなドメインの知識グラフの構築と検索方法を学びます。

このようなことを学びます。

Neo4Jグラフデータベースの基礎

Neo4J AuraDBの設定からグラフデータベースの重要な概念であるノード、関係、プロパティまで学習します。 Cypherクエリ言語の主な構文やパスナビゲーション、集計関数など、グラフデータベースの活用に必要な基本知識を習得します。

知識グラフ(Knowledge Graph)の構築

CSV整形データから、ニュース、ETF金融商品、法律文書など、さまざまなドメインのデータを知識グラフに変換する方法を学びます。オントロジー設計、制約条件設定、グラフ変換のためのランチェインツールの活用法を学習します。

グラフベースの検索技術の実装

基本検索、専門検索(Full-text Search)、ベクトル検索(Semantic Search)、Text2Cypherなど、さまざまなグラフベースの検索技術を実装する方法を学びます。強化されたRAGシステムを実装するためのハイブリッド検索方法も学習します。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):MacOSで講義を進める(Linux、Windowsユーザーも練習可能)

  • 仮想環境を使用する:uvパッケージマネージャを使用する(conda、poetry、venvユーザーも練習可能)

  • 使用ツール: VS Code, LLM API 認証キーが必要 (OpenAI/ Google Gemini) *費用発生可能

  • PC仕様:該当なし

  • Python 3.12 /

    langchain 0.3.23 / langchain-neo4j 0.3.0 / numpy 1.26.4

学習資料

  • 実習に必要な資料提供(講義授業ノート、実習コード、実習データ)

  • レッスンノート、授業資料のダウンロードリストをご覧ください。

選手の知識と注意事項

  • Pythonの基本プログラミング能力

  • LangChainの基本概念を理解する

  • グラフデータベース体験は不要

  • ご質問やご意見がございましたら、お気軽にご質問ください。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • RAGシステムの性能と精度を高めたい開発者

  • 複雑な関係を持つデータを効果的に処理したい方

  • 単純なベクトル検索を超えて、構造化された知識検索システムを構築したい方

  • 知識グラフ(Knowledge Graph)をAIアプリケーションに活用したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン

  • ラングチェーン (LangChain)

  • RAG

こんにちは
です。

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受講生

454

受講レビュー

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回答

4.8

講座評価

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講座

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]

 

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

カリキュラム

全体

58件 ∙ (7時間 4分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

19件

4.9

19件の受講レビュー

  • sketchesfancy9795님의 프로필 이미지
    sketchesfancy9795

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    I want to quickly try implementing in my DB.

    • jyuri0018155님의 프로필 이미지
      jyuri0018155

      受講レビュー 1

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      • kmkang2281님의 프로필 이미지
        kmkang2281

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        平均評価 4.8

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        31% 受講後に作成

        Thank you sincerely.

        • hshin25375075님의 프로필 이미지
          hshin25375075

          受講レビュー 4

          平均評価 4.0

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          • adastra01190030님의 프로필 이미지
            adastra01190030

            受講レビュー 1

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            After using vectorRAG, I wanted to learn about graphRAG, and fortunately a course became available, so I took it. It was beneficial as I could follow along and learn through the Kind practical files, from explanations of basic concepts, data processing using real data, various query search methods... up to Hybrid RAG! There was something I actually wanted to implement, and after taking this course, I think I can immediately start using the knowledge I learned. The instructor's tone was calm and flowed smoothly, so even when listening at 1.7x speed, it wasn't bothersome and was easy to understand, allowing me to complete the course quickly! I enjoyed the course very much, instructor. I look forward to your next course as well!

            ¥16,794

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