کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تحلیل داده با استفاده از گراف‌های دانش (GraphRAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تحلیل داده با استفاده از گراف‌های دانش (GraphRAG)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سیستم‌های بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی (RAG)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 2. تفاوت‌های ساختاری مدل‌های بازیابی سنتی و گراف‌محور
• 3. معماری سیستم‌های بازیابی تقویت‌شده با گراف
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه گراف‌های دانش در علوم داده
• 5. مدل‌سازی داده‌ها در قالب گره‌ها و یال‌های معنایی
• 6. انتخاب پایگاه داده‌های گراف برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های GraphRAG
• 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای استخراج موجودیت‌ها
• 9. استفاده از مدل‌های زبانی برای استخراج روابط از متن
• 10. تکنیک‌های تحلیل ساختار متن و تبدیل آن به دانش گراف
• 11. اصول طراحی شمای گراف در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 12. روش‌های نگاشت داده‌های بدون ساختار به ساختار گرافی
• 13. پیاده‌سازی فرآیند ایندکس‌گذاری گراف دانش
• 14. مدیریت و ذخیره‌سازی موجودیت‌های استخراج شده
• 15. الگوریتم‌های جستجو در گراف‌های دانش برای بازیابی اطلاعات
• 16. تلفیق مدل‌های زبانی بزرگ با پایگاه داده‌های گراف
• 17. طراحی پرامپت‌های مهندسی‌شده برای استخراج دقیق دانش
• 18. روش‌های بازیابی چندمرحله‌ای در سیستم‌های RAG
• 19. ارزیابی دقت و صحت روابط استخراج شده در گراف
• 20. تکنیک‌های کاهش نویز در ساخت گراف‌های دانش
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 22. تجسم و نمایش بصری گراف‌های دانش برای تحلیل داده‌ها
• 23. کاربرد الگوریتم‌های پیمایش گراف در بهبود پاسخ‌های مدل زبانی
• 24. مواجهه با ابهام در متن و اصلاح ساختار گراف
• 25. یکپارچه‌سازی گراف دانش با مدل‌های زبانی محلی
• 26. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند مبتنی بر گراف
• 27. پیاده‌سازی مکانیزم استدلال بر روی گراف‌های دانش
• 28. روش‌های به‌روزرسانی پویا در گراف‌های دانش
• 29. مقیاس‌پذیری سیستم‌های GraphRAG در داده‌های حجیم
• 30. راهکارهای امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 31. بررسی خطاهای رایج در مدل‌های بازیابی گراف‌محور
• 32. تکنیک‌های عیب‌یابی و بهبود کیفیت خروجی سیستم
• 33. ارزیابی عملکرد سیستم با استفاده از معیارهای استاندارد بازیابی
• 34. پیاده‌سازی یک عامل هوشمند برای تحلیل اسناد فنی
• 35. استفاده از گراف برای پاسخ‌گویی به پرسش‌های پیچیده چندمرحله‌ای
• 36. ارائه نتایج تحلیل داده‌ها در قالب گزارش‌های ساختاریافته
• 37. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش گراف‌های دانش
• 38. توسعه رابط کاربری برای تعامل با سیستم‌های هوشمند
• 39. آینده سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف و هوش مصنوعی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه هوشمند تحلیل داده با GraphRAG