Meu ponto de partida usando Neo4j e RAG
Quando dei início à minha jornada com Neo4j, eu não imaginava o quanto trabalhar com grafos poderia transformar como pensamos dados e inteligência artificial. 🚀
Meu ponto de partida foi este tutorial de Tomaz Bratanic chamado "Using a Knowledge Graph to implement a RAG application" 👇
🔗 https://lnkd.in/dViE5GWN
A partir dele, pude entender como combinar LLMs com a capacidade de contextualização dos grafos para gerar respostas mais precisas, auditáveis e conectadas.
Hoje, esse primeiro passo se tornou parte essencial do meu trabalho de pesquisa e desenvolvimento com o PetroKGraph e em aplicações de RAG sobre bases de conhecimento estruturadas.
Sou muito grata ao ecossistema Neo4j por tornar o aprendizado acessível, prático e inspirador — e sigo avançando nessa jornada 💚🧠
Excelente, Laura! Que artigo inspirador, corajoso e essencial! Você tocou no ponto crucial da IA Generativa: a combinação de LLMs com Grafos (Neo4j) é o que transforma a precisão ao adicionar contextualização, rastreabilidade e auditabilidade às respostas.
É fascinante ver como você aborda o tema, mostrando que a sua jornada de pesquisa e desenvolvimento com o PetroKGraph (seu projeto) está na vanguarda do RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Qual você diria que é o maior desafio para um desenvolvedor ao implementar os princípios de IA responsável em um projeto, em termos de balancear a inovação e a eficiência com a ética e a privacidade, em vez de apenas focar em funcionalidades?