On-Demand Webinar
¡IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time!
Jueves, 21 de Marzo
45 minutes
¿Cómo puede utilizarse la IA generativa de forma eficaz, segura y transparente con datos empresariales?
Este es el gran caso de uso del momento.
No basta con una búsqueda textual y estadística en una base de datos vectorial: hay que dotar a la IA generativa de estructura y explicabilidad:
organizar el conocimiento para aprovecharlo mejor de forma automática, utilizando la potencia de los LLM (Large Language Models).
El papel fundamental de los grafos de conocimiento por parte de Neo4j es ser responsable de la R en las aplicaciones RAG (Retrieval Augmented Generation),
donde sirve de apoyo para mitigar problemas como las alucinaciones en las LLMs.
En este seminario web, le llevaremos a través de los casos de aplicación de la IA generativa aumentada por grafos,
y demostramos cómo orquestar agentes híbridos de IA generativa,
que utilizan tanto la búsqueda vectorial (el índice vectorial Neo4j) como la búsqueda de dependencias (consulta Cypher en el grafo Neo4j).
El objetivo es dar más contexto a la IA generativa y obtener respuestas que exploten todo el potencial de los datos empresariales.
Esta sesión está especialmente dirigida a aquellos interesados en los usos empresariales de la IA generativa,
así como a desarrolladores y data scientists.
Las tecnologías utilizadas en la demostración son Neo4j, Langchain, openAI y Python con un chatbot basado en LLMs.
Este es el gran caso de uso del momento.
No basta con una búsqueda textual y estadística en una base de datos vectorial: hay que dotar a la IA generativa de estructura y explicabilidad:
organizar el conocimiento para aprovecharlo mejor de forma automática, utilizando la potencia de los LLM (Large Language Models).
El papel fundamental de los grafos de conocimiento por parte de Neo4j es ser responsable de la R en las aplicaciones RAG (Retrieval Augmented Generation),
donde sirve de apoyo para mitigar problemas como las alucinaciones en las LLMs.
En este seminario web, le llevaremos a través de los casos de aplicación de la IA generativa aumentada por grafos,
y demostramos cómo orquestar agentes híbridos de IA generativa,
que utilizan tanto la búsqueda vectorial (el índice vectorial Neo4j) como la búsqueda de dependencias (consulta Cypher en el grafo Neo4j).
El objetivo es dar más contexto a la IA generativa y obtener respuestas que exploten todo el potencial de los datos empresariales.
Esta sesión está especialmente dirigida a aquellos interesados en los usos empresariales de la IA generativa,
así como a desarrolladores y data scientists.
Las tecnologías utilizadas en la demostración son Neo4j, Langchain, openAI y Python con un chatbot basado en LLMs.
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Oradores
Luis Salvador
Ingeniero de Preventas, Neo4j
Antes de unirse al mundo de los grafos, trabajó en el mundo de las bases de datos relacionales durante más de 12 años siendo Programador, Analista Programador, Migration Engineer y Solutions Engineer en PL-SQL de Oracle y Java en varias industrias como Seguros, Finanzas, Sector Público y Telecomunicaciones. Luis se unió al equipo de Neo4j en 2019 como Sales Engineer para los mercados de Reino Unido e Irlanda, en la oficina de Londres. A principios de 2022 se trasladó a España donde actualmente está trabajando con clientes de España y Portugal. En su vida personal, a Luis le encanta viajar (más de 60 países y contando) y ha vivido en 5 países, incluyendo Hong Kong, Taiwán y Tailandia. Aficionado al video y la fotografía, aprendiendo a tocar el piano, siempre dispuesto a cualquier plan que implique socializar y haciendo todo el deporte que se puede con el tiempo libre restante.