hands on lab neo4j and vertex ai
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Neo4j는 최고의 그래프 데이터베이스 공급업체입니다. 우리는 수년간 Google Cloud 엔지니어링과 긴밀하게 협력해 왔습니다. 당사 제품인 AuraDB 및 AuraDS는 Google Cloud에서 관리형 서비스로 제공됩니다. Graph Database, Graph Data Science 및 Bloom이 포함된 Neo4j Enterprise Edition은 Google Cloud Marketplace에서 제공됩니다.
이 실무형 실습에서는 Neo4j 및 Google Cloud Vertex AI에 대해 알아봅니다. 이 랩은 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 대상으로 합니다. Google Cloud 계정에 Neo4j 및 Vertex AI를 배포하는 방법을 살펴보겠습니다. 그런 다음 실제 데이터 세트를 직접 사용해 보겠습니다. 먼저 생성 AI를 사용하여 데이터를 구문 분석하고 로드합니다. 그런 다음 지식 그래프 위에 LangChain을 사용하여 생성 AI로 구동되는 챗봇을 계층화하는 방법을 보여 드리겠습니다. 의미론적 검색을 위해 Vertex AI와 함께 Neo4j의 새로운 벡터 검색 및 인덱스 기능도 사용할 것입니다. 이 실습을 마치면 그래프 생성 AI를 자신의 데이터 세트에 적용할 수 있는 충분한 지식을 얻게 됩니다.
우리는 관리 중인 자산(AUM)이 1억 달러 이상인 자산 관리자의 분기별 보고를 분석할 것입니다. 이는 증권거래위원회(SEC)의 EDGAR 시스템에 대한 규제 서류입니다. Google Cloud Storage 버킷의 해당 데이터를 Neo4j로 로드하는 방법을 보여 드리겠습니다. 그런 다음 Neo4j 브라우저와 Neo4j의 Cypher 쿼리 언어를 사용하여 다양한 자산 관리자와 보유 자산의 관계를 탐색합니다.
귀하가 자본 시장 분야에 계시다면 알고리즘 거래, 꼬리 위험 이해, 증권 마스터 데이터 관리 등을 위한 새로운 기능을 생성하기 위한 이 접근 방식의 잠재적인 적용에 관심이 있으실 것이라고 생각합니다. 자본 시장 분야에 있지 않더라도 이 세션은 Neo4j 및 Vertex AI를 사용하여 머신러닝 파이프라인을 구축하는 방법을 배우는 데 여전히 유용할 것입니다.
이러한 워크숍은 Google 사무실 현장에서 개최됩니다.
3시간.
웹 브라우저가 있는 노트북이 필요합니다. 브라우저는 Google Cloud에서 실행되는 Neo4j 배포에서 Google Cloud Console 및 포트 7474에 액세스할 수 있어야 합니다. 노트북에 방화벽이 있어서 제어할 수 없다면 개인 노트북을 가져가는 것이 좋습니다.
