کتاب پیاده‌سازی گراف دانش و جستجوی معنایی با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی (LangChain) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 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
تگ‌ها: Neo4j پایگاه داده گراف تحلیل معنایی جستجوی معنایی علم داده گراف دانش لنگ‌چین مدل زبانی بزرگ نئو۴جی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.