دوره آموزش جامع پیاده‌سازی گراف دانش و پایگاه‌داده‌های گرافی با استفاده از فریم‌ورک LangChain همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی گراف دانش و پایگاه‌داده‌های گرافی با استفاده از فریم‌ورک LangChain

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی داده‌های پیوندی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین گراف دانش در هوش مصنوعی
• 2. ساختار داده‌های گرافی در مقابل پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای
• 3. آشنایی با مدل‌های داده‌ای RDF و Property Graph
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مهندسی داده‌های پیوندی
• 5. معرفی فریم‌ورک LangChain و نقش آن در اتصال مدل‌های زبانی به داده‌ها
• 6. مدل‌سازی هستی‌شناسی و طراحی طرح‌واره گراف دانش
• 7. استخراج موجودیت‌ها و روابط از متون غیرساختاریافته
• 8. روش‌های تبدیل داده‌های متنی به سه‌تایی‌های منطقی
• 9. کار با پایگاه‌داده‌های گرافی Neo4j در محیط عملیاتی
• 10. پیاده‌سازی زبان پرس‌وجوی Cypher برای تحلیل گراف
• 11. اتصال LangChain به Neo4j برای بازیابی داده‌های هوشمند
• 12. مفهوم Graph-based Retrieval Augmented Generation
• 13. تکنیک‌های تبدیل پرس‌وجوهای طبیعی به پرس‌وجوهای گرافی
• 14. پردازش زنجیره‌ای داده‌ها با استفاده از LangChain Chains
• 15. استفاده از حافظه گرافی برای بهبود پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 16. تکنیک‌های کاهش توهم در مدل‌های زبانی بزرگ با تکیه بر گراف دانش
• 17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیمایش گراف برای تحلیل روابط پیچیده
• 18. مدیریت و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای سنگین در پایگاه‌داده‌های گرافی
• 19. ارزیابی کیفیت داده‌های استخراج‌شده از منابع متنی
• 20. یکپارچه‌سازی گراف دانش با مدل‌های زبانی متن‌باز
• 21. امنیت در طراحی سیستم‌های مبتنی بر گراف و هوش مصنوعی
• 22. مقیاس‌پذیری در پایگاه‌داده‌های گرافی برای حجم بالای داده
• 23. روش‌های نگهداری و بروزرسانی گراف دانش در محیط‌های پویا
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند مبتنی بر دانش ساختاریافته
• 25. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و روابط درون‌سازمانی با گراف دانش
• 26. استفاده از تعبیه گراف یا Graph Embeddings در یادگیری ماشین
• 27. ترکیب هوش مصنوعی نمادین و یادگیری عمیق در ساختار گراف
• 28. بهینه‌سازی پاسخ‌های LLM با استفاده از زمینه استخراج‌شده از گراف
• 29. راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های پیوندی در محیط‌های ابری امن
• 30. بررسی چالش‌های انطباق داده‌های غیرساختاریافته با هستی‌شناسی‌های سخت‌گیرانه
• 31. استفاده از LangGraph برای مدیریت جریان‌های کاری پیچیده گرافی
• 32. پیاده‌سازی Agent‌های هوشمند با دسترسی مستقیم به گراف دانش
• 33. مستندسازی و ارزیابی خروجی مدل‌های زبانی در سیستم‌های گرافی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف دانش
• 35. تکنیک‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای ورود به پایگاه‌داده گرافی
• 36. مانیتورینگ و عیب‌یابی خطاهای اتصال بین LLM و GraphDB
• 37. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم مدیریت دانش سازمانی با LangChain
• 38. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های دانش‌محور و مدل‌های زبانی بزرگ