hands on lab neo4j and vertex ai
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Neo4j は、主要なグラフ データベース ベンダーです。私たちは長年にわたって Google Cloud エンジニアリングと緊密に連携してきました。当社の製品である AuraDB と AuraDS は、Google Cloud 上のマネージド サービスとして提供されます。 Neo4j Enterprise Edition には、Graph Database、Graph Data Science、Bloom が含まれており、Google Cloud Marketplace で提供されます。
このハンズオン ラボでは、Neo4j と Google Cloud Vertex AI について学習します。このラボは、データ サイエンティストとデータ エンジニアを対象としています。 Neo4j と Vertex AI を Google Cloud アカウントにデプロイする手順を説明します。次に、実際のデータセットを実際に使ってみましょう。まず、生成 AI を使用してデータを解析し、読み込みます。次に、LangChain を使用した生成 AI を利用したチャットボットをナレッジ グラフ上に重ねる方法を示します。 Neo4j の新しいベクトル検索およびインデックス機能と Vertex AI をセマンティック検索に使用することもできます。このラボを終了すると、グラフ生成 AI を独自のデータセットに適用するのに十分な知識が得られます。
1億ドル以上の運用資産（AUM）を抱える資産運用会社の四半期報告書を分析していきます。これらは、証券取引委員会 (SEC) の EDGAR システムに対して行われた規制上の提出です。そのデータを Google Cloud Storage バケットから Neo4j にロードする方法を説明します。次に、Neo4j ブラウザと Neo4j の Cypher クエリ言語を使用して、さまざまな資産運用会社とその保有資産の関係を調査します。
資本市場の分野に携わっている場合は、アルゴリズム取引のための新機能の作成、テールリスクの理解、証券マスターデータ管理などへのこのアプローチの潜在的な応用例に興味があると思います。資本市場の分野に携わっていない場合でも、このセッションは Neo4j と Vertex AI を使用した機械学習パイプラインの構築について学ぶのに役立ちます。
これらのワークショップは、Google オフィス内で開催されます。
3時間。
Web ブラウザを備えたラップトップが必要です。ブラウザは、Google Cloud コンソールと、Google Cloud 上で実行されている Neo4j デプロイ上のポート 7474 にアクセスできる必要があります。ラップトップに制御できないファイアウォールがある場合は、個人のラップトップを持参するとよいでしょう。
