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(英文可关闭)吴恩达《知识图谱用于RAG|Knowledge Graphs for RAG》中英字幕
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https://www.deeplearning.ai/short-courses/knowledge-graphs-rag 知识图谱在开发中用于构建复杂数据关系、驱动智能搜索功能,并构建能够对不同数据类型进行推理的强大人工智能应用程序。知识图谱可以连接来自结构化和非结构化来源(数据库、文件等)的数据,为建模复杂的实际场景提供直观灵活的方式。 与表格或简单列表不同,知识图谱可以捕捉数据背后的含义和上下文,使您能够发现使用传统数据库难以找到的见解和联系。这种丰富的结构化上下文非常适合改进大型语言模型(LLM)的输出,因为您可以为模型构建比仅使用语义搜索更相关的上下文。 本课程将教您如何在检索增强生成(RAG)应用中利用知识图谱。您将学习以下内容: 了解知识图谱如何通过使用节点表示实体和使用边表示节点之间的关系来存储数据的基础知识。 使用Neo4j的查询语言Cypher从一个有趣的电影和演员数据图中检索信息。 向知识图谱添加向量索引以表示非结构化文本数据,并使用向量相似性搜索找到相关文本。 从头开始构建一个文本文档的知识图谱,使用公开可用的金融和投资文件作为演示用例。 探索连接多个知识图谱和使用复杂查询进行全面数据检索的高级技术。 编写高级的Cypher查询,从图中检索相关信息并将其格式化为用于输入到LLM的提示。 完成课程后,您将具备使用知识图谱在数据中发现更深入见解并通过结构化的相关上下文增强LLM性能的能力。
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