使用 Neo4j 掌握知识图谱检索增强生成

知识图谱是一种强大的工具，它将信息组织为实体和关系，使数据对人工智能应用而言更加易于访问且更具意义。通过提供结构化上下文，知识图谱有助于提升大语言模型（LLM）的性能，增强回复的准确性与连贯性，并减少在超出LLM训练数据范围的场景中产生幻觉的可能性。 在本课程中，你将深入学习用于检索增强生成（RAG）的知识图谱，从传统的到先进的命名实体识别（NER）和关系抽取技术都将涵盖其中。你将掌握如何从原始文本中构建并优化知识图谱，使用Neo4j高效地存储和查询图谱数据，并将其与大语言模型集成，以提升模型性能，利用自定义数据集构建个性化的聊天机器人。 完成本课程后，你将具备在复杂场景下实现图谱增强型RAG的能力，显著提升开发生成式AI应用的技术水平。