دوره پیاده‌سازی گراف دانش و جستجوی معنایی با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی (LangChain) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی گراف دانش و جستجوی معنایی با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی (LangChain)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پایگاه‌های داده گراف و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایگاه‌های داده گراف
• 2. تفاوت پایگاه‌های داده رابطه‌ای و گراف
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Neo4j
• 4. آشنایی با زبان پرس‌وجوی Cypher
• 5. مدل‌سازی داده‌ها در گراف
• 6. ایجاد گره‌ها و روابط در پایگاه داده
• 7. دستورات پایه برای خواندن و فیلتر کردن داده‌ها
• 8. استفاده از توابع聚合 در Cypher
• 9. مدیریت ایندکس‌ها برای بهینه‌سازی پرس‌وجو
• 10. مفهوم گراف دانش و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
• 11. معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. آشنایی با کتابخانه LangChain برای اتصال به گراف
• 13. نحوه توکن‌بندی و تبدیل متن به بردار (Embedding)
• 14. ذخیره‌سازی بردارهای معنایی در گراف دانش
• 15. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با استفاده از بردارها
• 16. اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده Neo4j
• 17. استخراج موجودیت‌ها از متن به صورت خودکار
• 18. ساخت گراف دانش از اسناد متنی غیرساختارمند
• 19. استفاده از مدل Phi3 برای تحلیل محتوا
• 20. تکنیک‌های استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای ترکیبی گراف و متن
• 22. پیاده‌سازی زنجیره‌های پرسش و پاسخ (RAG) بر پایه گراف
• 23. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند با استفاده از گراف
• 24. ارزیابی دقت جستجوی معنایی در سیستم‌های گراف
• 25. امنیت و کنترل دسترسی در پایگاه داده‌های گراف
• 26. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختارمند
• 27. روش‌های تحلیل شبکه و شناسایی الگو در گراف
• 28. استفاده از الگوریتم‌های گراف برای بهبود پاسخ‌های مدل زبانی
• 29. کاربرد گراف دانش در سیستم‌های پیشنهادی هوشمند
• 30. مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های گراف در پروژه‌های بزرگ
• 31. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی زنجیره‌های LangChain
• 32. مستندسازی و نگهداری گراف‌های دانش
• 33. به‌کارگیری مدل‌های زبانی محلی در پردازش داده‌ها
• 34. طراحی رابط کاربری برای نمایش نتایج گراف
• 35. ارائه نهایی و تحلیل عملکرد سیستم‌های جستجوی معنایی