کتاب صوتی راهکارهای نوین GraphRAG برای بهینه‌سازی حافظه و دقت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین GraphRAG برای بهینه‌سازی حافظه و دقت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های استفاده از ساختارهای گراف در بازیابی اطلاعات
• 2. تفاوت‌های بنیادین مدل‌های RAG کلاسیک و رویکرد GraphRAG
• 3. آشنایی با مفاهیم دانش‌گراف و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی و استخراج موجودیت‌ها
• 5. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها در متون تخصصی
• 6. ساخت و مدل‌سازی گراف دانش از داده‌های بدون ساختار
• 7. الگوریتم‌های پیمایش گراف برای بهبود دقت بازیابی
• 8. بهینه‌سازی فضای حافظه در مدل‌های زبانی با استفاده از ساختار گراف
• 9. تکنیک‌های نمایه‌سازی گراف برای جستجوی معنایی سریع
• 10. مدیریت سلسله‌مراتب مفاهیم در گراف‌های دانش برای پاسخ‌دهی دقیق
• 11. ترکیب روش‌های برداری و مبتنی بر گراف در بازیابی اطلاعات
• 12. حل چالش توهم در مدل‌های زبانی با تکیه بر اطلاعات ساختاریافته
• 13. روش‌های استخراج خودکار مفاهیم کلیدی و گره‌های گراف
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل جوامع در گراف
• 15. استفاده از مدل‌های LLM برای غنی‌سازی روابط در گراف دانش
• 16. بهینه‌سازی پنجره زمینه (Context Window) با فیلتر کردن اطلاعات غیرضروری
• 17. راهکارهای کاهش نویز در بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف
• 18. ارزیابی دقت پاسخ‌دهی در سیستم‌های GraphRAG
• 19. استراتژی‌های به‌روزرسانی گراف دانش در محیط‌های پویا
• 20. مقیاس‌پذیری سیستم‌های GraphRAG در داده‌های بزرگ
• 21. تحلیل تأثیر توپولوژی گراف بر کیفیت تولید متن
• 22. پیاده‌سازی عملی یک پایپ‌لاین GraphRAG با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 23. مدیریت تضادهای اطلاعاتی در گراف‌های چندمنبعی
• 24. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی اطلاعات گراف
• 25. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی (Latency) در پرس‌وجوهای پیچیده
• 26. روش‌های اعتبارسنجی خروجی مدل بر اساس حقایق موجود در گراف
• 27. کاربردهای GraphRAG در سامانه‌های تحلیل اسناد رسمی و علمی
• 28. امنیت و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته
• 29. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده گرافی
• 30. چشم‌انداز آینده و توسعه معماری‌های ترکیبی در بازیابی اطلاعات