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Neo4j & LLMs in Action: Next-Gen Graph Reasoning, Retrieval, and AI Integration for Developers
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Sobre este producto
- Model real domains as property graphs and write fast, maintainable Cypher.
- Extract entities and relationships with LLMs, validate JSON output, and keep the graph current.
- Combine vectors, graphs, and LLMs to build reliable Retrieval-Augmented Generation.
- Plan multi-step retrieval with agent workflows and tool use.
- Ground answers with paths, citations, and provenance for trust and audit.
- Evaluate quality, reduce hallucinations, and enforce safety policies.
- Design layered APIs and data-access patterns in Python, Java, and Node.js.
- Secure graphs with roles and encrypted transport; protect sensitive data end-to-end.
- Monitor queries, prompts, and latency with logging, metrics, and tracing.
- Scale Neo4j clusters and cloud workloads for throughput and resilience.
- Foundations of Neo4j, LLMs, vectors, and knowledge graphs
- Hybrid architectures and the data flow from query to graph-powered response
- Building and enriching knowledge graphs from unstructured and external sources
- Graph-augmented retrieval, traversals, hybrid search, and multi-hop reasoning
- Agentic orchestration and human-in-the-loop feedback loops
- Explainability, hallucination mitigation, and auditability in regulated settings
- Production: security, privacy, observability, and scaling in the cloud
- Comparative frameworks, full-stack pipelines, case studies, and future directions
- Appendices: Cypher quick reference, essential graph algorithms, deployment, and troubleshooting
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