Construya un mejor RAG permitiendo que un equipo de agentes extraiga y conecte sus materiales de referencia en un gráfico de conocimiento. Nuestro nuevo curso corto, "Construcción de gráficos de conocimiento agente", impartido por @Neo4j líder de innovación @akollegger, le muestra cómo. Los gráficos de conocimiento son una forma importante de almacenar información con precisión, pero requieren mucho trabajo para construirlos manualmente. En este curso, aprenderá cómo crear un equipo de agentes que conviertan los datos, en este caso, las reseñas de productos y las facturas de los proveedores, en gráficos estructurados de entidades y relaciones para RAG. Aprenda cómo los agentes pueden manejar automáticamente el trabajo que requiere mucho tiempo de crear gráficos: extraer entidades y relaciones (por ejemplo, el producto "contiene" el ensamblaje, la pieza "supplied_by" el proveedor, la revisión del cliente "menciona" el producto), deduplicarlos, verificarlos y enviarlos a una base de datos de gráficos, para que su sistema de recuperación pueda encontrar la información correcta para generar resultados precisos. Por ejemplo, puede usar agentes para ayudar a rastrear las quejas de los clientes directamente a proveedores, procesos de fabricación y jerarquías de productos específicos, convirtiendo así la información fragmentada en inteligencia empresarial consultable. Habilidades que obtendrás: - Construya, almacene y acceda a gráficos de conocimiento utilizando la base de datos de gráficos Neo4j - Crea sistemas multiagente con el kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google - Configurar un bucle de flujos de trabajo agenciales para proponer y refinar un esquema de gráfico a través de la verificación de hechos - Conectar gráficos generados por agentes de datos estructurados y no estructurados en un gráfico de conocimiento unificado Este curso se adentra en la práctica de por qué los gráficos de conocimiento brindan una recuperación de información más precisa que la búsqueda vectorial sola, especialmente para aplicaciones de alto riesgo donde la precisión importa más que la coincidencia de similitud difusa. Regístrate aquí: