GraphRAG-applicaties bouwen met LlamaIndex

Standaard Retrieval-Augmented Generation (RAG) heeft vaak moeite om verbanden te leggen tussen meerdere documenten. Door kennisgrafieken in je AI-pipelines te introduceren, kun je complexe relaties vastleggen en de nauwkeurigheid van je taalmodellen drastisch verbeteren. Deze cursus leert je hoe je GraphRAG kunt inzetten om je mogelijkheden voor het ophalen van gegevens te verbeteren. Met LlamaIndex leer je hoe je gestructureerde entiteiten uit ongestructureerde tekst kunt extraheren, onderling verbonden grafieken kunt bouwen en zeer nauwkeurige, contextrijke zoekopdrachten kunt uitvoeren die beter presteren dan eenvoudige vector search. Wat je zult leren: * Begrijp de fundamentele concepten van RAG, vector databases en kennisgrafieken. * Bouw en structureer kennisgrafieken van ruwe tekst met LlamaIndex. * Implementeer hybride ophaalstrategieën die semantic search combineren met graph traversal. * Ontwerp effectieve prompts voor betrouwbare entiteits- en relatie-extractie. * Pas fundamentele agentic AI-concepten toe om te redeneren over onderling verbonden gegevens. Je begint met essentiële terminologie en kernconcepten van AI voordat je in praktische, tekstgebaseerde lessen duikt. Via gedetailleerde schriftelijke uitleg en duidelijke code snippets bouw je stapsgewijs een volledige GraphRAG-pipeline op. Deze cursus is ontworpen voor ontwikkelaars, data engineers en AI-beginners en vereist geen eerdere ervaring met graph databases of geavanceerde machine learning. Begin vandaag nog met lezen om de manier waarop je AI-applicaties complexe informatie verwerken en ophalen te transformeren.