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

228 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

13,460

Học viên

452

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

sketchesfancy9795
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
31% đã tham gia
早く私のDBで実装してみたいです
jyuri0018155
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
31% đã tham gia
kmkang2281
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.8
5
31% đã tham gia
本当にありがとうございます。
hshin25375075
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 4.0
5
31% đã tham gia
adastra01190030
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
vectorRAGを使ってみた後にgraphRAGについても学びたいと思っていたところ、ちょうど講座が出たので受講しました。基礎概念の説明から実際のデータを使ったデータ加工や様々な方式のクエリサーチ... Hybrid方式のRAGまで、Kindの実習ファイルを通して追いかけながら習得できたので有益でした！実は自分で実装したいことがあったのですが、この講座を受講してすぐに学んだ知識を使って始めてみることができそうです。講師の方のトーンが落ち着いていながらも淀みなく流れるようだったので、1.7倍速で聴いたのですが、気になることなくすんなりと耳に入り、すぐに完講できました！講座、とても楽しく聴けました。講師の方、ありがとうございました。次の講座も楽しみにしています！

2.984.889 ₫

Khóa học khác của pdstudio

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

RAGマスター：基礎から上級技法まで（feat. LangChain）

pdstudio

この講義はLangChainを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの基本概念と実装方法を扱います。参加者はRAGの核心原理を理解し、LangChainを通じて実際にシステムを構築し、性能を評価する方法を学びます。

Basic

RAG, LangChain, LLM

RAGマスター：基礎から上級技法まで（feat. LangChain）

pdstudio

AIエージェントで実装するRAGシステム(w. LangGraph)

pdstudio

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！理論から実践まで、初心者でも簡単に実践できるハンズオンチュートリアルです。

Basic

AI Agent, LangGraph, RAG

AIエージェントで実装するRAGシステム(w. LangGraph)

pdstudio

プロジェクトで学ぶPython チャットボット & RAG - LangChain、Gradio 活用

pdstudio

Pythonの基本文法とライブラリを活用して、自分だけのAIチャットボットを直接作ってみましょう。PDF文書ベースのRAGなど5つのプロジェクトを段階的に実行し、ウェブサービスとしてデプロイする過程を学習します。

Basic

RAG, LangChain, LLM

プロジェクトで学ぶPython チャットボット & RAG - LangChain、Gradio 活用

pdstudio

LLM データ分析 - ウェブクロールからレコメンデーションシステムまで

pdstudio

初心者向けの簡単な説明と、さまざまな実践プロジェクトを中心とした講義です。Web クロールと LangChain ツールを使用してデータを収集し、LLM を活用して要約、抽出、感情分析、推奨システムを扱います。

Basic

LLM, LangChain, Web Crawling

LLM データ分析 - ウェブクロールからレコメンデーションシステムまで

pdstudio

初心者のためのLangChain基礎

pdstudio

Pythonを活用してLangChainの基本概念と使い方を学習します。Google Colab環境で実習を中心に進め、実習資料はGithubを通じて提供します。

Basic

LangChain, LLM, openAI API

初心者のためのLangChain基礎

pdstudio

入門者のためのPythonの基礎

pdstudio

非専攻入門者のためのPython基礎講義です。練習資料はGithubを通して提供されます。

Beginner

Python

入門者のためのPythonの基礎

pdstudio

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

AIエージェントで実装するRAGシステム(w. LangGraph)

pdstudio

Basic

AI Agent, LangGraph, RAG

AIエージェントで実装するRAGシステム(w. LangGraph)

pdstudio

皆のための大規模言語モデル LLM Part 4 - AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作りながら学ぶRAG実装

aischool

AIカスタマーセンターチャットボット（AICC）を構築しながら、実践的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する方法を学ぶ講座です。

Intermediate

LangChain, RAG, openAI API

皆のための大規模言語モデル LLM Part 4 - AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作りながら学ぶRAG実装

aischool

[ITⓔコーチング] Oracleで学ぶ実践データ管理

ubob

Oracle 18cでデータを抽出して活用し、データベースの専門家に進みましょう！

Beginner

Oracle, SQL, DBMS/RDBMS

[ITⓔコーチング] Oracleで学ぶ実践データ管理

ubob

やろう！Oracleで学ぶSQL入門 - 著者直講

groovysunday

Oracle 21Cバージョンベース、概念から実践まで、SQLを初めて学ぶ最も簡単な方法！イージスパブリッシングの《Do it! 오라클로 배우는 SQL 입문》著者直講！非専攻者、入門者を対象に一つ一つお教えします。

Beginner

SQL, Oracle, DBMS/RDBMS

やろう！Oracleで学ぶSQL入門 - 著者直講

groovysunday

SQL 初心者のためのハッカーランクで学ぶ実践 SQL

growglobally

この講義の目標は、受講生の皆さんがSQLを効率的に学習し、実務にすぐに適用して、迅速にデータ分析能力を身につけることです。HackerRankの問題を解きながら、SQLの必須基本概念を把握し、すぐに実務に適用して、真の実力を高めていきましょう。

Beginner

SQL, MySQL, DBMS/RDBMS

SQL 初心者のためのハッカーランクで学ぶ実践 SQL

growglobally

【概念はほっぺ～、実習紳士】 SQLデータ分析、入門！

hongpark

SQLデータ分析入門！まあまあ！実戦問題解決で、簡単かつ迅速にお知らせ！

Beginner

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

【概念はほっぺ～、実習紳士】 SQLデータ分析、入門！

hongpark

[LLM 101] LLM必須基礎＆LLaMA SFTチューニング (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

Basic

NLP, ChatGPT, LLM

[LLM 101] LLM必須基礎＆LLaMA SFTチューニング (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

PostgreSQLで500万件の韓国アパート取引データ分析及び視覚化

may9noy

PostgreSQLを使用して、500万件の韓国のアパート取引データを分析する方法を学びます。データクレンジング、変換、および多様なSQLクエリを通じて有意義なインサイトを導出する過程を扱います。

Basic

PostgreSQL, DBMS/RDBMS, data-analysis

PostgreSQLで500万件の韓国アパート取引データ分析及び視覚化

may9noy

[入門/初級] 様々な例題を通じた推薦システム実装

goodwon5937125

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

Basic

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), PyTorch

[入門/初級] 様々な例題を通じた推薦システム実装

goodwon5937125

国家技術経営情報視覚化能力(筆記)資格証対策

sdj0831

「経営情報可視化能力資格」コースでは何を学ぶのでしょうか？この資格コースは、データをうまく分析し、見やすく可視化して、会社や組織で重要な意思決定をする際に必要な情報を明確かつ効果的に伝える能力を養うことに焦点を当てています。簡単に言えば、単にデータを見るだけでなく、その中に隠された意味を見つけ出し、これを他の人にうまく説明できるように、図、表、グラフなどで表現する技術を学ぶコースです。このコースを通じて、皆さんは：データを通じて戦略的に考える力を養い、実際の業務にすぐに使える実務能力を身につけ、ご自身の専門性と競争力を高めることができます。この講義を通じて、経営とデータを繋ぐ能力を養い、データを理解し説明する専門家として一歩さらに成長してみてください。

Beginner

Big Data, DBMS/RDBMS, Tableau

国家技術経営情報視覚化能力(筆記)資格証対策

sdj0831

CrewAIとLLMで人工知能判事を作る

arigaram

LLMベースのマルチエージェント技術の実装を可能にするCrewAI、知識グラフ、推論システムを結合し、AI判事を作ってみます。

Intermediate

AI, LLM, AI Agent

CrewAIとLLMで人工知能判事を作る

arigaram

Spring WebFlux + LLM 実戦実装

johnh

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

Basic

Java, Spring, webflux

Spring WebFlux + LLM 実戦実装

johnh

Sionic MCPシリーズ1】Model Context Protocolを利用してIntelliJでコーディングしてみよう！

sionicai

Model Context Protocol (MCP) を利用して IntelliJ と連携し、迅速に開発する方法についてハンズオン形式で解説するチュートリアルです。

Beginner

IntelliJ IDEA, LLM, AI

Sionic MCPシリーズ1】Model Context Protocolを利用してIntelliJでコーディングしてみよう！

sionicai

コーディングなしで AI 自動化エキスパートになる方法、n8n 完璧ガイド

nambaksa

今も直接コーディングしていますか？もうバイブコーディングも面倒な時代！コーディングなしでn8nでAI自動化の専門家になってみませんか。実務にすぐに適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド業務効率を最大化する実践中心の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務革新を体験してみてください。

Beginner

n8n, AI, RAG

コーディングなしで AI 自動化エキスパートになる方法、n8n 完璧ガイド

nambaksa

Spring AI実戦ガイド：RAGチャットボット作成

sionicai

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

Beginner

Spring AI, LLM, RAG

Spring AI実戦ガイド：RAGチャットボット作成

sionicai

[リニューアル] SQL ベースキャンプ

jejucoding

王基礎🐥、もう私を説明する言葉がない方のみ聞いてください。

Beginner

SQL, DBMS/RDBMS

[リニューアル] SQL ベースキャンプ

jejucoding

さまざまなケースで習得するSQLデータの分析

dooleyz3525

さまざまな実用的なデータ分析ケースをSQLを通じて実装していきながら、データ分析能力とSQL活用能力を同時に向上させることができます。

Intermediate

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

さまざまなケースで習得するSQLデータの分析

dooleyz3525

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