Artwork

Вміст надано jmhreif. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією jmhreif або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Ep55: Demystifying MCP + Future of Vibe Coding and RAG

13:14
 
Поширити
 

Manage episode 504728878 series 3579839
Вміст надано jmhreif. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією jmhreif або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Explore the latest challenge with Neo4j vector indexes, demystify Model Context Protocol (MCP), and hear insights on vibe coding and Retrieval-Augmented Generation (RAG).

What's Inside:

  • Confusion around Neo4j vector indexes - models and dimensions
  • Why knowing the embedding model matters for vector similarity search
  • The limitations of current Neo4j vector index metadata
  • What is Model Context Protocol (MCP) and why it matters for generative AI
  • Real-world analogies for understanding MCP (microservices, snack choices, Docker containers)
  • The power of MCP servers for secure, modular data access
  • Article highlight: “From Gimmick to Game Changer – Vibe Coding Myths Debunked”
  • How AI coding tools and generative AI are lowering barriers for developers and business users
  • Risk mitigation vs. risk avoidance in adopting new technologies
  • YouTube livestream: “RAG Was Fine, Until It Wasn’t” – lessons from Neo4j Graph Academy’s evolution
  • The importance of focusing on goals over syntax in development

Links & Resources:

Thanks for listening! If you enjoyed this episode, please subscribe, share, and leave a review. Happy coding!

  continue reading

55 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 504728878 series 3579839
Вміст надано jmhreif. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією jmhreif або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Explore the latest challenge with Neo4j vector indexes, demystify Model Context Protocol (MCP), and hear insights on vibe coding and Retrieval-Augmented Generation (RAG).

What's Inside:

  • Confusion around Neo4j vector indexes - models and dimensions
  • Why knowing the embedding model matters for vector similarity search
  • The limitations of current Neo4j vector index metadata
  • What is Model Context Protocol (MCP) and why it matters for generative AI
  • Real-world analogies for understanding MCP (microservices, snack choices, Docker containers)
  • The power of MCP servers for secure, modular data access
  • Article highlight: “From Gimmick to Game Changer – Vibe Coding Myths Debunked”
  • How AI coding tools and generative AI are lowering barriers for developers and business users
  • Risk mitigation vs. risk avoidance in adopting new technologies
  • YouTube livestream: “RAG Was Fine, Until It Wasn’t” – lessons from Neo4j Graph Academy’s evolution
  • The importance of focusing on goals over syntax in development

Links & Resources:

Thanks for listening! If you enjoyed this episode, please subscribe, share, and leave a review. Happy coding!

  continue reading

55 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити