Crie um RAG melhor permitindo que uma equipe de agentes extraia e conecte seus materiais de referência em um gráfico de conhecimento. Nosso novo curso de curta duração, "Construção de Gráficos de Conhecimento Agêntico", ministrado pelo @Neo4j líder de inovação @akollegger, mostra como. Os gráficos de conhecimento são uma maneira importante de armazenar informações com precisão, mas dão muito trabalho para construir manualmente. Neste curso, você aprenderá como construir uma equipe de agentes que transformam dados – neste caso, análises de produtos e faturas de fornecedores – em gráficos estruturados de entidades e relacionamentos para a RAG. Saiba como os agentes podem lidar automaticamente com o trabalho demorado de criar gráficos - extraindo entidades e relacionamentos (por exemplo, Produto "contém" Montagem, Parte "supplied_by" Fornecedor, Avaliação do cliente "menciona" Produto), desduplicando-os, verificando-os e comprometendo-os em um banco de dados gráfico - para que seu sistema de recuperação possa encontrar as informações corretas para gerar resultados precisos. Por exemplo, você pode usar agentes para ajudar a rastrear reclamações de clientes diretamente para fornecedores, processos de fabricação e hierarquias de produtos específicos, transformando informações fragmentadas em business intelligence consultável. Habilidades que você ganhará: - Crie, armazene e acesse gráficos de conhecimento usando o banco de dados de gráficos Neo4j - Crie sistemas multiagentes usando o Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK, na sigla em inglês) do Google - Configure um loop de fluxos de trabalho agenciais para propor e refinar um esquema gráfico por meio da verificação de fatos - Conecte gráficos gerados por agentes de dados não estruturados e estruturados em um gráfico de conhecimento unificado Este curso aborda a prática de por que os gráficos de conhecimento fornecem uma recuperação de informações mais precisa do que a pesquisa vetorial sozinha, especialmente para aplicações de alto risco em que a precisão é mais importante do que a correspondência de similaridade difusa. Inscreva-se aqui: