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

Neo4Jで実装するナレッジグラフベースのRAGシステム:単純なベクトル検索を超えて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

  • 様々な検索技法(基本検索、専門検索、ベクトル検索)の活用及び統合

  • Text2Cypherテクニックによる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おり、情報間の関係を適切に表現することが困難です。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、より正確で文脈に適した応答を生成できるようにします。構造化された知識表現関係ベースの検索を通じてより正確な検索結果を得ることができます。

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

知識グラフでRAG性能を向上させる 🔧

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、意味的関係に基づく検索でより正確な結果を提供します。

多様な検索方式の統合 : キーワードベースの全文検索(Full-text Search)、ベクターベースのセマンティック検索(Semantic Search)を組み合わせて活用し、検索性能を最大化します。

拡張可能な知識構造 : 新しいデータと関係を簡単に追加・接続できるため、継続的に拡張可能な知識ベースを構築することができます。

  • ノードと関係を通じて自然なデータモデリングが可能です。

  • Cypherクエリ言語を通じて直感的なグラフ探索が可能です。

  • 強力なグラフアルゴリズムとベクターインデックスをサポートします。

  • LangChainフレームワークと統合するための様々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

実践中心の段階別学習

理論的な説明と即座の実習を並行して、グラフデータベースとRAG統合に関する概念を確実に理解し、応用する能力を身につけます。

様々な実際の事例学習

映画推薦、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様々なドメインの知識グラフ構築及び検索方法を学びます。

こんな内容を学びます

Neo4J グラフデータベース基礎

Neo4J AuraDBの設定からグラフデータベースの核心概念であるノード、関係、プロパティまで学びます。Cypherクエリ言語の主要構文と経路探索、集計関数などグラフデータベース活用に必要な基本知識を習得します

知識グラフ(Knowledge Graph)構築

CSV構造化データからニュース、ETF金融商品、法律文書など様々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LangChainツール活用法を学習します。

グラフベース検索技法の実装

基本検索、全文検索(Full-text Search)、ベクトル検索(Semantic Search)、Text2Cypherなど、様々なグラフベースの検索技法を実装する方法を学びます。強化されたRAGシステム実装のためのハイブリッド検索方法も学習します。

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):MacOSを基準に講義を進行(Linux、Windowsユーザーも実習可能)

  • 仮想環境の使用: uvパッケージマネージャーを使用(conda、poetry、venvユーザーも実習可能)

  • 使用ツール:VS Code、LLM API認証キーが必要(OpenAI/ Google Gemini)*費用が発生する可能性があります

  • 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)

  • 授業ノート、授業資料のダウンロードリストを確認してください。

前提知識および注意事項

  • Python基本プログラミング能力

  • LangChain(ランチェーン)基本概念の理解

  • グラフデータベースの経験は不要(講義で基礎から扱います)

  • ご質問やご意見がございましたら、お気軽にお聞かせください。


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向上させたい開発者

  • 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適用したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python

  • ランチェーン (LangChain)

  • RAG

こんにちは
です。

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受講生

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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

29件

4.9

29件の受講レビュー

  • 서강식님의 프로필 이미지
    서강식

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

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    빨리 저의 db로 구현해보고 싶습니다

    • jyuri001님의 프로필 이미지
      jyuri001

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      • kmkang님의 프로필 이미지
        kmkang

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        平均評価 4.8

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        진심으로 감사합니다.

        • Hyuk Shin님의 프로필 이미지
          Hyuk Shin

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          平均評価 4.0

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          • JIYEON SUNG님의 프로필 이미지
            JIYEON SUNG

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            100% 受講後に作成

            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!

            ¥17,065

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