Bangun RAG yang lebih baik dengan membiarkan tim agen mengekstrak dan menghubungkan materi referensi Anda ke dalam grafik pengetahuan. Kursus singkat baru kami, "Konstruksi Grafik Pengetahuan Agen," yang diajarkan oleh @Neo4j Innovation Lead @akollegger, menunjukkan caranya. Grafik pengetahuan adalah cara penting untuk menyimpan informasi secara akurat tetapi banyak pekerjaan untuk dibangun secara manual. Dalam kursus ini, Anda akan belajar cara membangun tim agen yang mengubah data – dalam hal ini ulasan produk dan faktur dari pemasok – menjadi grafik entitas dan hubungan terstruktur untuk RAG. Pelajari bagaimana agen dapat secara otomatis menangani pekerjaan pembuatan grafik yang memakan waktu — mengekstrak entitas dan hubungan (misalnya, Produk "berisi" Perakitan, Pemasok Bagian "supplied_by", Ulasan pelanggan "menyebutkan" Produk), mendeduplikasinya, memeriksa fakta, dan memasukkannya ke database grafik — sehingga sistem pengambilan Anda dapat menemukan informasi yang tepat untuk menghasilkan output yang akurat. Misalnya, Anda dapat menggunakan agen untuk membantu melacak keluhan pelanggan langsung ke pemasok tertentu, proses manufaktur, dan hierarki produk, sehingga mengubah informasi yang terfragmentasi menjadi intelijen bisnis yang dapat dikueri. Keterampilan yang akan Anda peroleh: - Membangun, menyimpan, dan mengakses grafik pengetahuan menggunakan database grafik Neo4j - Membangun sistem multi-agen menggunakan Kit Pengembangan Agen (ADK) Google - Siapkan loop alur kerja agen untuk mengusulkan dan menyempurnakan skema grafik melalui pemeriksaan fakta - Hubungkan grafik data tidak terstruktur dan terstruktur yang dibuat agen ke dalam grafik pengetahuan terpadu Kursus ini masuk ke praktikum mengapa grafik pengetahuan memberikan pengambilan informasi yang lebih akurat daripada pencarian vektor saja, terutama untuk aplikasi berisiko tinggi di mana presisi lebih penting daripada pencocokan kesamaan yang kabur. Daftar di sini: