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Wissensgraphen werden in der Entwicklung verwendet, um komplexe Datenbeziehungen zu strukturieren, intelligente Suchfunktionen zu steuern und leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen, die auf verschiedene Datentypen zugreifen k枚nnen. Wissensgraphen k枚nnen Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen (Datenbanken, Dokumente usw.) miteinander verbinden und bieten eine intuitive und flexible M枚glichkeit zur Modellierung komplexer, realer Szenarien.

Im Gegensatz zu Tabellen oder einfachen Listen k枚nnen Wissensgraphen die Bedeutung und den Kontext hinter den Daten erfassen, so dass Sie Erkenntnisse und Zusammenh盲nge aufdecken k枚nnen, die mit herk枚mmlichen Datenbanken nur schwer zu finden w盲ren. Dieser reichhaltige, strukturierte Kontext ist ideal 蹿眉谤 die Verbesserung des Outputs von gro脽en Sprachmodellen (LLMs), da Sie einen relevanteren Kontext 蹿眉谤 das Modell erstellen k枚nnen als mit semantischer Suche allein. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Wissensgraphen in Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendungen nutzen k枚nnen. Sie werden lernen: 1. Die Grundlagen zu verstehen, wie Wissensgraphen Daten speichern, indem sie Knoten zur Darstellung von Entit盲ten und Kanten zur Darstellung von Beziehungen zwischen Knoten verwenden. 2. Die Abfragesprache von Neo4j, Cypher, verwenden, um Informationen aus einem Fun-Graphen mit Film- und Schauspielerdaten abzurufen. 3. Hinzuf眉gen eines Vektorindexes zu einem Wissensgraphen, um unstrukturierte Textdaten darzustellen und relevante Texte mit Hilfe der Vektor盲hnlichkeitssuche zu finden. 4. Aufbau eines Wissensgraphen aus Textdokumenten von Grund auf, unter Verwendung 枚ffentlich zug盲nglicher Finanz- und Investitionsdokumente als Demo-Anwendungsfall 5. Erforschung fortgeschrittener Techniken zur Verbindung mehrerer Wissensgraphen und zur Verwendung komplexer Abfragen 蹿眉谤 eine umfassende Datenabfrage. 6. Schreiben Sie fortgeschrittene Cypher-Abfragen, um relevante Informationen aus dem Graphen abzurufen und sie 蹿眉谤 die Aufnahme in Ihre Eingabeaufforderung 蹿眉谤 ein LLM zu formatieren. Nach Abschluss des Kurses sind Sie gut ger眉stet, um Wissensgraphen zu nutzen, um tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen und die Leistung von LLMs mit strukturiertem, relevantem Kontext zu verbessern.