Construye un mejor RAG permitiendo que un equipo de agentes extraiga y conecte tus materiales de referencia en un grafo de conocimiento. Nuestro nuevo curso corto, "Construcción de Grafos de Conocimiento Agente", impartido por @Neo4j Innovation Lead @akollegger, te muestra cómo. Los grafos de conocimiento son una forma importante de almacenar información con precisión, pero requieren mucho trabajo para construirlos manualmente. En este curso aprenderás a construir un equipo de agentes que convierten datos —en este caso, reseñas de productos y facturas de proveedores— en grafos estructurados de entidades y relaciones para RAG. Aprende cómo los agentes pueden manejar automáticamente el trabajo que consume tiempo de construir grafos: extrayendo entidades y relaciones (por ejemplo, Producto "contiene" Ensamblaje, Parte "suministrada_por" Proveedor, Reseña del cliente "menciona" Producto), deduplicándolas, verificándolas y comprometiéndolas a una base de datos de grafos, para que tu sistema de recuperación pueda encontrar la información correcta y generar resultados precisos. Por ejemplo, puedes usar agentes para ayudar a rastrear quejas de clientes directamente a proveedores específicos, procesos de fabricación y jerarquías de productos, convirtiendo así información fragmentada en inteligencia empresarial consultable. Habilidades que adquirirás: - Construir, almacenar y acceder a grafos de conocimiento utilizando la base de datos de grafos Neo4j - Construir sistemas multi-agente utilizando el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) de Google - Configurar un bucle de flujos de trabajo agentes para proponer y refinar un esquema de grafo a través de la verificación de hechos - Conectar grafos generados por agentes de datos no estructurados y estructurados en un grafo de conocimiento unificado Este curso se adentra en la práctica de por qué los grafos de conocimiento ofrecen una recuperación de información más precisa que la búsqueda vectorial por sí sola, especialmente para aplicaciones de alto riesgo donde la precisión importa más que la coincidencia de similitud difusa. Inscríbete aquí: