بناء أنظمة Graph RAG باستخدام LangChain و Neo4j

غالباً ما تعاني عملية الاسترجاع المعزز بالتوليد التقليدية من صعوبة التقاط العلاقات المعقدة عبر البيانات المنظمة. من خلال دمج قواعد بيانات الرسم البياني مع النماذج اللغوية الكبيرة، يمكنك الاستعلام عن المعرفة المترابطة بدقة وبسياق واضح. في هذا الدليل المكتوب، ستفهم كيفية تمثيل المجالات العلائقية كر رسوم بيانية للمعرفة والربط بينها وبين النماذج اللغوية. ستستكشف أنماطاً عملية لتحويل اللغة الطبيعية إلى استعلامات لقاعدة البيانات، والجمع بين البحث المتجهي واجتياز الرسم البياني، وتحسين الإجابات من حيث الوضوح والدقة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لرسوم المعرفة البيانية، وبنية استعلامات Cypher، ومخططات الرسوم البيانية في Neo4j - تكوين خطوط أنابيب LangChain للتفاعل مباشرة مع هياكل الرسوم البيانية - بناء تدفقات عمل Graph RAG التي تحول مطالبات المستخدمين إلى استعلامات رسم بياني دقيقة - تطبيق تقنيات الاسترجاع الهجين التي تجمع بين البحث المتجهي الدلالي وعلاقات الرسوم البيانية - تنفيذ استراتيجيات التحقق وقوالب المطالبات لتقليل الهلوسة - هيكلة استخراج الكيانات المهيكلة لملء واستعلام قواعد بيانات الرسوم البيانية بشكل منظم يبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم قواعد البيانات قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر هندسة خطوط الأنابيب، وترجمة الاستعلامات، وأنماط الاسترجاع الهجين. تم تصميم هذه المواد للمطورين، وممارسي البيانات، وعشاق الذكاء الاصطناعي الساحثين عن مقدمة عملية لتطبيقات اللغة المدعمة بالرسوم البيانية دون الحاجة لخبرة سابقة في قواعد بيانات الرسوم البيانية. ابدأ القراءة اليوم لتوسيع مهاراتك في استرجاع المعرفة الحديثة والنماذج اللغوية المدعومة بالرسم البياني.