BEST

graphRAG - Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai với Neo4J (feat. LangChain)

Name: graphRAG - Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai với Neo4J (feat. LangChain)
Price: 143000 KRW

Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức với Neo4J: Công nghệ tìm kiếm thế hệ mới - Vượt tìm kiếm vector đơn thuần, tận dụng mối quan hệ dữ liệu Tối đa hóa hiệu suất RAG với sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị!

(4.9) 19 đánh giá

229 học viên

pdstudio

실습 중심

ai활용

RAG

LangChain

neo4j

LLM

DBMS/RDBMS

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Cách xây dựng đồ thị tri thức sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4J
지식 그래프(Knowledge Graph)를 RAG에 적용하는 방법
Triển khai hệ thống tìm kiếm dựa trên đồ thị tích hợp LangChain và Neo4J
Sử dụng và tích hợp các kỹ thuật tìm kiếm đa dạng (cơ bản, chuyên sâu, vector)
Chuyển đổi truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành truy vấn đồ thị thông qua kỹ thuật Text2Cypher

Tận dụng cơ sở dữ liệu đồ thị cho hệ thống RAG mạnh mẽ 🪄

Hệ thống RAG chung dựa trên các tìm kiếm vectơ đơn giản, khiến việc thể hiện đúng mối quan hệ giữa thông tin trở nên khó khăn. GraphRAG , sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị, cấu trúc các mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu để tạo ra các phản hồi chính xác và theo ngữ cảnh hơn. Biểu diễn kiến thức có cấu trúc và tìm kiếm dựa trên mối quan hệ cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác hơn .

Cải thiện hiệu suất RAG bằng Biểu đồ kiến thức 🔧

✅ Biểu diễn kiến thức có cấu trúc : Biểu diễn thông tin dưới dạng các nút và mối quan hệ để làm rõ mối liên hệ giữa dữ liệu và cấu trúc kiến thức phức tạp một cách có hệ thống.

✅ Tìm kiếm dựa trên mối quan hệ : Không chỉ đơn giản là khớp từ khóa hoặc tìm kiếm theo điểm tương đồng về vectơ mà còn tìm kiếm dựa trên mối quan hệ ngữ nghĩa để có kết quả chính xác hơn.

✅ Tích hợp nhiều phương pháp tìm kiếm khác nhau : Tối đa hóa hiệu suất tìm kiếm bằng cách kết hợp tìm kiếm toàn văn dựa trên từ khóa và tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên vectơ.

✅ Cấu trúc kiến thức có thể mở rộng : Dễ dàng thêm và kết nối dữ liệu và mối quan hệ mới để xây dựng cơ sở kiến thức có thể mở rộng liên tục.

Môi trường thực hành

Hệ điều hành và Phiên bản (OS): Bài giảng sẽ dựa trên MacOS (Người dùng Linux và Windows cũng có thể thực hành)
Sử dụng môi trường ảo: Sử dụng trình quản lý gói uv (người dùng conda, poetry, venv cũng có thể thực hành)
Công cụ được sử dụng: VS Code, yêu cầu khóa xác thực API LLM (OpenAI/Google Gemini) *Có thể áp dụng phí
Thông số kỹ thuật PC: Không áp dụng
Python 3.12 /
langchain 0.3.23 / langchain-neo4j 0.3.0 / numpy 1.26.4

Kiến thức và ghi chú của người chơi

Kỹ năng lập trình Python cơ bản
Hiểu các khái niệm cơ bản của LangChain
- [Bài giảng miễn phí] Kiến thức cơ bản về LangChain dành cho người mới bắt đầu (Bắt buộc): https://inf.run/Xabb2
- [Khóa học trả phí] RAG Master: Từ kỹ thuật cơ bản đến nâng cao (Khuyến nghị): https://inf.run/CxVA3
Không yêu cầu kinh nghiệm về cơ sở dữ liệu đồ thị (khóa học bao gồm những điều cơ bản)
Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc hoặc ý kiến nào, xin vui lòng hỏi.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Nhà phát triển muốn nâng cao hiệu suất và độ chính xác của hệ thống RAG
복잡한 관계를 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 싶은 분
Những ai muốn xây dựng hệ thống tìm kiếm kiến thức có cấu trúc, vượt qua tìm kiếm vector đơn giản
Những ai muốn áp dụng đồ thị tri thức (Knowledge Graph) vào ứng dụng AI

Cần biết trước khi bắt đầu?

Python
LangChain (LangChain)
RAG

Xin chào
Đây là

13,473

Học viên

453

Đánh giá

126

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

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

Chương trình giảng dạy

Tất cả

58 bài giảng ∙ (7giờ 4phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Cài đặt môi trường Neo4J

3 bài giảng ∙ (17phút)

1. Cài đặt Neo4J AuraDB
03:40
2. Cài đặt dự án (Cài đặt uv, Khởi tạo dự án, Tạo môi trường ảo, Kết nối AuraDB)
09:17
3. Kết nối cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4J AuraDB (sử dụng LangChain Neo4jGraph)
04:18

Phần 2. Cypher cú pháp cơ bản

4 bài giảng ∙ (31phút)

4. Biểu diễn Node
07:09
5. Biểu hiện quan hệ
09:39
6. Sử dụng Biến (Variable) / Bí danh (Alias)
02:29
7. Các mệnh đề chính (MATCH, WHERE, SET, DELETE, REMOVE v.v.)
12:31

Phần 3. Cypher cú pháp nâng cao (Ví dụ: Phân tích mạng xã hội)

7 bài giảng ∙ (33phút)

8. Tìm kiếm đường đi độ dài thay đổi (Bài giảng)
02:46
9. Tìm đường đi độ dài biến đổi (Thực hành)
07:58
10. Tìm đường đi ngắn nhất (Bài giảng)
01:44
11. 찾 kiếm đường đi ngắn nhất (Thực hành)
02:53
12. hàm tổng hợp
05:48
13. Mệnh đề WITH (Truy vấn con)
07:44
14. Kết hợp mẫu quan hệ phức tạp
04:58

Phần 4. Triển khai graph RAG trên Neo4j (Vd: Phân tích & đề xuất phim)

7 bài giảng ∙ (2giờ 17phút)

Phần 5. [Dự án 1] Phân tích bài báo tin tức

13 bài giảng ∙ (1giờ 12phút)

Phần 6. [프로젝트 2] Đề xuất sản phẩm tài chính ETF

9 bài giảng ∙ (42phút)

Phần 7. [Dự án 3] - Phân tích doanh nghiệp - Hệ thống RAG dựa trên báo cáo 10K

6 bài giảng ∙ (37phút)

Phần 8. [Dự án 4] Triển khai RAG tài liệu pháp luật (Luật/ Nghị định/ Thông tư)

9 bài giảng ∙ (51phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

19 đánh giá

4.9

19 đánh giá

서강식
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
31% đã tham gia
빨리 저의 db로 구현해보고 싶습니다
jyuri001
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
31% đã tham gia
kmkang
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.8
5
31% đã tham gia
진심으로 감사합니다.
Hyuk Shin
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 4.0
5
31% đã tham gia
JIYEON SUNG
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
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!

2.984.889 ₫

Khóa học khác của pdstudio

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

판다스 스튜디오

이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실제로 시스템을 구축하며 성능을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

초급

RAG, LangChain, LLM

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

판다스 스튜디오

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

판다스 스튜디오

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

초급

AI Agent, LangGraph, RAG

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

판다스 스튜디오

프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용

판다스 스튜디오

파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.

초급

RAG, LangChain, LLM

프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용

판다스 스튜디오

LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

판다스 스튜디오

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

초급

LLM, LangChain, 웹 크롤링

LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

판다스 스튜디오

입문자를 위한 LangChain 기초

판다스 스튜디오

파이썬을 활용하여 랭체인(LangChain)의 기본 개념과 사용법을 학습합니다. 구글 코랩(colab) 환경에서 실습 위주로 진행하고, 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

초급

LangChain, LLM, openAI API

입문자를 위한 LangChain 기초

판다스 스튜디오

입문자를 위한 Python 기초

판다스 스튜디오

비전공 입문자를 위한 파이썬 기초 강의입니다. 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

입문

Python

입문자를 위한 Python 기초

판다스 스튜디오

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

AISchool

AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.

중급이상

LangChain, RAG, openAI API

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

AISchool

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

판다스 스튜디오

초급

RAG, LangChain, LLM

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

판다스 스튜디오

[LLM 101] LLM 필수기초 & LLaMA SFT 튜닝하기 (feat. ChatApp Poc)

꿈꾸는범블비

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

초급

NLP, ChatGPT, LLM

[LLM 101] LLM 필수기초 & LLaMA SFT 튜닝하기 (feat. ChatApp Poc)

꿈꾸는범블비

Spring WebFlux + LLM 실전 구현

John H

Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

초급

Java, Spring, webflux

Spring WebFlux + LLM 실전 구현

John H

[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]

잔재미코딩 DaveLee

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

초급

Python, SQL, MySQL

[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]

잔재미코딩 DaveLee

중고급 SQL과 실전 데이터 분석 101 문제 풀이

잔재미코딩 DaveLee

중고급 SQL을 익히고, 현업 수준의 실전 데이터 분석 문제 101 가지를 함께 풀며, 탄탄한 SQL 데이터 분석 역량을 다집니다.

초급

SQL, MySQL, DBMS/RDBMS

중고급 SQL과 실전 데이터 분석 101 문제 풀이

잔재미코딩 DaveLee

[Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!

Sionic AI

Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

입문

IntelliJ IDEA, LLM, 인공지능(AI)

[Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!

Sionic AI

기초탄탄, SQL 톺아보기 (입문과정)

SKm&service

일 잘하는 사람들의 비법! SQL, 어떻게 시작해야 할까? SQL 설치와 기본적인 환경 구성부터 실전에서 활용할 수 있는 간단한 실습까지 담았습니다! 기본적인 명령어들에 대해서도 실습을 통해 차근차근 배워볼 수 있습니다.

입문

SQL, DBMS/RDBMS, 데이터 엔지니어링

기초탄탄, SQL 톺아보기 (입문과정)

SKm&service

SQL과 구글시트로 시작하는 데이터분석

박범진

서비스 회사의 분석가로 활동하면서 얻은 꼭 필요한 SQL의 SELECT문과 구글시트의 기초 사용법을 정리하였습니다.

입문

SQL, Google Sheets, DBMS/RDBMS

SQL과 구글시트로 시작하는 데이터분석

박범진

코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

남박사

요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

입문

n8n, 인공지능(AI), RAG

코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

남박사

[리뉴얼] SQL 베이스캠프

제주코딩베이스캠프

왕 기초🐥, 더이상 날 설명할 단어가 없다 하시는 분들만 들어주세요.👂 개념은 우주로🚀, 왕기초 실습만 주야장천✍, 손으로 익히는 SQL!✋ 설치 없이 합니다.🔥 여깁니다 강의 맛집 제코베!🎉

입문

SQL, DBMS/RDBMS

[리뉴얼] SQL 베이스캠프

제주코딩베이스캠프

[입문/초급] 다양한 예제를 통한 추천 시스템 구현

당근먹는토끼

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

초급

머신러닝, 딥러닝, PyTorch

[입문/초급] 다양한 예제를 통한 추천 시스템 구현

당근먹는토끼

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

아리가람

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

중급이상

인공지능(AI), LLM, AI Agent

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

아리가람

국가기술 경영정보시각화능력(필기) 자격증 대비

디펙업

‘경영정보시각화능력 자격증’ 과정은 무엇을 배우는 걸까요? 이 자격증 과정은 데이터를 잘 분석하고, 보기 쉽게 시각화해서, 회사나 조직에서 중요한 결정을 내릴 때 필요한 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 능력을 키우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 쉽게 말해, 단순히 데이터를 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 의미를 찾아내고, 이를 다른 사람들에게 잘 설명할 수 있도록 그림, 표, 그래프 등으로 표현하는 기술을 배우는 과정입니다. 이 과정을 통해 여러분은: 데이터를 통해 전략적으로 생각하는 힘을 기르고, 실제 업무에 바로 쓸 수 있는 실무 역량을 키우며, 신의 전문성과 경쟁력을 높일 수 있습니다. 이 강의를 통해, 경영과 데이터를 연결하는 능력을 기르고, 데이터를 이해하고 설명하는 전문가로 한 걸음 더 성장해 보세요.

입문

빅데이터, DBMS/RDBMS, Tableau

국가기술 경영정보시각화능력(필기) 자격증 대비

디펙업

김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)

김영한

개발자뿐만 아니라 기획자, 데이터 분석가도 SQL 기초부터 차근차근 데이터베이스를 학습합니다.

입문

SQL, MySQL, DBMS/RDBMS

김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)

김영한

Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

Sionic AI

Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

입문

Spring AI, LLM, RAG

Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

Sionic AI

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

권 철민

다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

중급이상

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

권 철민

graphRAG - Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai với Neo4J (feat. LangChain)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Tận dụng cơ sở dữ liệu đồ thị cho hệ thống RAG mạnh mẽ 🪄

Cải thiện hiệu suất RAG bằng Biểu đồ kiến thức 🔧

Các tính năng của khóa học này

Tìm hiểu về những điều này

Cơ bản về cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4J

Xây dựng Biểu đồ Kiến thức

Triển khai kỹ thuật tìm kiếm dựa trên đồ thị

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và ghi chú của người chơi

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của pdstudio

Khóa học tương tự

graphRAG - Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai với Neo4J (feat. LangChain)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Tận dụng cơ sở dữ liệu đồ thị cho hệ thống RAG mạnh mẽ 🪄

Cải thiện hiệu suất RAG bằng Biểu đồ kiến ​​thức 🔧

Các tính năng của khóa học này

Tìm hiểu về những điều này

Cơ bản về cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4J

Xây dựng Biểu đồ Kiến thức

Triển khai kỹ thuật tìm kiếm dựa trên đồ thị

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và ghi chú của người chơi

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của pdstudio

Khóa học tương tự

Cải thiện hiệu suất RAG bằng Biểu đồ kiến thức 🔧

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là