دوره جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند GraphRAG با استفاده از گراف‌های دانش و زبان Cypher همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند GraphRAG با استفاده از گراف‌های دانش و زبان Cypher

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات پیشرفته با استفاده از پایگاه‌های داده گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف
• 2. تفاوت‌های ساختاری میان پایگاه‌های داده رابطه‌ای و گراف
• 3. آشنایی با مدل داده‌ای گراف در سیستم‌های هوشمند
• 4. معرفی معماری GraphRAG و نقش آن در بهبود مدل‌های زبانی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پایگاه‌های داده گراف
• 6. مبانی زبان پرس‌وجوی Cypher برای استخراج دانش
• 7. ایجاد گره‌ها و روابط در پایگاه داده با استفاده از Cypher
• 8. مدیریت و اصلاح ساختار داده‌های گراف
• 9. اصول طراحی هستی‌شناسی و مدل‌سازی دانش برای سیستم‌های RAG
• 10. استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته به کمک هوش مصنوعی
• 11. شناسایی روابط معنایی میان موجودیت‌ها برای ساخت گراف دانش
• 12. پاک‌سازی و غنی‌سازی داده‌های گراف برای بهبود دقت بازیابی
• 13. کاربرد تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی در تحلیل متن
• 14. تلفیق مدل‌های زبانی بزرگ با پایگاه‌های داده گراف
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیمایش گراف برای بازیابی اطلاعات
• 16. استفاده از پرس‌وجوهای پیچیده Cypher برای تحلیل روابط چندلایه
• 17. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف جهت افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 18. روش‌های رتبه‌بندی نتایج در سیستم‌های بازیابی مبتنی بر گراف
• 19. معماری سیستم‌های پاسخ‌دهی به پرسش با تکیه بر گراف دانش
• 20. پیاده‌سازی مکانیسم‌های حافظه بلندمدت در عامل‌های هوشمند با گراف
• 21. تکنیک‌های کاهش توهم مدل‌های زبانی از طریق ارجاع به گراف دانش
• 22. ارزیابی دقت و کارایی سیستم‌های GraphRAG
• 23. استفاده از بردارها در کنار گراف‌های دانش برای بازیابی ترکیبی
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ تخصصی در حوزه‌های سازمانی
• 25. مدیریت مقیاس‌پذیری در پایگاه‌های داده گراف حجیم
• 26. امنیت و کنترل دسترسی در سیستم‌های بازیابی دانش گراف‌محور
• 27. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های گراف برای تحلیل بهتر
• 28. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری با استفاده از GraphRAG
• 29. بررسی موردی کاربرد گراف دانش در تحلیل متون حقوقی و اسناد رسمی
• 30. بررسی موردی کاربرد گراف دانش در مدیریت دانش سازمانی
• 31. استفاده از GraphRAG در سیستم‌های توصیه گر هوشمند
• 32. تلفیق دانش تخصصی حوزه‌ای با مدل‌های زبانی عمومی
• 33. روش‌های به‌روزرسانی خودکار گراف دانش با جریان داده‌های جدید
• 34. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی در گراف‌های دانش
• 35. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های مبتنی بر گراف
• 36. استراتژی‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت برای سیستم‌های GraphRAG
• 37. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهبود بازیابی گراف
• 38. پیاده‌سازی رابط کاربری برای تعامل با دانش مبتنی بر گراف
• 39. مستندسازی و استقرار سیستم‌های هوشمند مبتنی بر گراف
• 40. چشم‌انداز آینده و توسعه‌های نوین در حوزه GraphRAG