构建安全可靠的代理应用程序 – 零安装、零成本

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 |时长：0小时41米

你将学到什么

• 了解构建 AI 原生知识图谱的核心步骤，从加载源文档到创建结构化图数据。
• 了解知识图如何通过使答案更加准确、可解释且基于数据来改进 RAG 和 AI 应用。
• 了解如何使用 Neo4j Aura 和 Aura Agent 存储知识图谱并支持云中基于图谱的 AI 工作流程。
• 了解护栏在基于知识图的 AI 系统中的作用，以及它们如何帮助创建更安全、更可靠的解决方案。

本课程包含人工智能的使用。

构建真正的人工智能代理 – 无需编码、无需设置、无需成本

想要构建您的第一个代理 AI 应用程序，但不想处理复杂的设置、基础设施或编码？

在本课程中，您将学习如何仅使用浏览器构建基于知识图谱的安全、可靠的 AI 代理。

无需安装。没有本地环境。没有 GPU。无需启动成本。

 您将构建什么

在本课程结束时，您将拥有一个工作：

• Neo4j Aura知识图
• Neo4j Aura 代理
• GraphRAG 驱动的人工智能代理
• 语义检索（矢量图+图形查询）
• 安全护栏（拒绝+升级）
• 确定性推理工具（例如 BGL 评估）
• 带有证据和引文的可解释的答案

为什么这门课程与众不同

大多数人工智能教程重点关注：

• 仅提示
• 简单的聊天机器人
• 或复杂的编码设置

本课程向您展示如何使用以下方式构建生产型人工智能系统：

• 代理工作流程（工具调用+决策逻辑）
• 知识图（不仅仅是矢量数据库）
• GraphRAG（结构化+语义检索）
• 内置安全和治理

您将学到什么

• 代理人工智能的真正含义（超越炒作）
• GraphRAG 在实践中如何工作
• 为什么知识图可以提高可靠性
• 如何使用Neo4j Aura（完全基于云）
• 如何定义代理工具和工作流程
• 如何实施护栏和安全响应
• 如何组合：
  • 矢量搜索（语义检索）
  • 图形查询（结构化知识）

 本课程适合谁

• 想要构建真实事物的人工智能初学者
• 产品经理探索 GenAI
• 数据/BI 专业人员
• 对 GraphRAG 感到好奇的开发人员
• 任何对安全且可解释的人工智能系统感兴趣的人

要求

• 浏览器和互联网连接
• 对人工智能的基本好奇心

无需编码经验。