اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت دستیارهای هوشمند مبتنی بر گراف دانش با استفاده از LangChain و Neo4j

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوشمند مبتنی بر گراف دانش با استفاده از LangChain و Neo4j

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: توسعهٔ سیستم‌های هوشمند با استفاده از پایگاه داده‌های دانش‌بنیان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه داده‌های گراف
• 2. مفاهیم کلیدی پایگاه داده‌های دانش‌بنیان
• 3. معرفی LangChain
• 4. معرفی Neo4j
• 5. نصب و راه‌اندازی Neo4j
• 6. نصب و راه‌اندازی LangChain
• 7. مبانی زبان پرس‌وجوی Cypher
• 8. ایجاد گره‌ها و روابط در Neo4j
• 9. پرس‌وجوهای پایه در Cypher
• 10. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. مفاهیم استخراج اطلاعات
• 12. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 13. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 16. کاربرد LLMs در پردازش متن
• 17. اتصال LangChain به Neo4j
• 18. بارگذاری داده‌ها در Neo4j با LangChain
• 19. نمایش‌دهنده‌های متن در LangChain
• 20. فرایندهای زنجیره‌ای (Chains) در LangChain
• 21. مدل‌های زبانی در LangChain
• 22. وکلا (Agents) در LangChain
• 23. ابزارها (Tools) در LangChain
• 24. مدیریت حافظه در LangChain
• 25. مقدمه‌ای بر RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 26. چالش‌های RAG سنتی
• 27. مزایای Graph RAG
• 28. ساخت گراف دانش از متن
• 29. استخراج اطلاعات برای ساخت گراف
• 30. نمایش دانش در قالب گراف
• 31. تطبیق مفاهیم متن با گره‌های گراف
• 32. تطبیق روابط متن با یال‌های گراف
• 33. ایجاد گراف دانش با استفاده از LangChain و Neo4j
• 34. بارگذاری اسناد متنی
• 35. پیش‌پردازش اسناد
• 36. تقسیم‌بندی اسناد
• 37. ساخت گره‌ها از قطعات متن
• 38. ساخت روابط بین گره‌ها
• 39. ذخیره‌سازی گراف دانش در Neo4j
• 40. پیکربندی LangChain برای دسترسی به Neo4j
• 41. استفاده از Cypher در LangChain
• 42. اجرای پرس‌وجوهای گراف دانش
• 43. بازیابی اطلاعات مرتبط با پرس‌وجو
• 44. استفاده از LLM برای تولید پاسخ
• 45. ترکیب بازیابی و تولید (RAG)
• 46. پیاده‌سازی Graph RAG با LangChain
• 47. طراحی پرس‌وجوهای گراف دانش
• 48. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای Cypher
• 49. تنظیم پارامترهای LLM
• 50. مدیریت خطا در Graph RAG
• 51. ارزیابی عملکرد Graph RAG
• 52. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 53. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 54. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 55. بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 56. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 57. بهبود ساختار گراف دانش
• 58. افزایش دقت استخراج اطلاعات
• 59. کاربردهای Graph RAG در دستیارهای هوشمند
• 60. ساخت دستیارهای پرسش و پاسخ
• 61. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. ساخت موتورهای جستجوی معنایی
• 63. تطبیق با نیازهای کاربران
• 64. شخصی‌سازی پاسخ‌ها
• 65. مدیریت دانش سازمانی
• 66. استفاده در حوزه سلامت
• 67. استفاده در حوزه آموزش
• 68. استفاده در حوزه مالی
• 69. استفاده در حوزه حقوقی
• 70. ملاحظات امنیتی در پایگاه داده‌های گراف
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 72. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 73. رمزنگاری داده‌ها
• 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 75. شفافیت الگوریتم‌ها
• 76. قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 77. پیش‌گیری از سوگیری در داده‌ها
• 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 79. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 80. آیندهٔ Graph RAG
• 81. روندهای نوظهور در پردازش گراف دانش
• 82. پیشرفت‌های آینده در LLMs
• 83. تکامل LangChain و Neo4j
• 84. نقش گراف دانش در هوش مصنوعی نسل بعد
• 85. توسعهٔ سیستم‌های هوشمند خودآموز
• 86. ادغام با سایر فناوری‌ها
• 87. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش گراف
• 88. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 89. کاربرد GNNs در تحلیل گراف دانش
• 90. تولید متن با استفاده از GNNs
• 91. روش‌های پیشرفتهٔ استخراج اطلاعات
• 92. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی RAG
• 93. بهینه‌سازی زنجیره‌های LangChain
• 94. استفاده از Graph Embeddings
• 95. تکنیک‌های تجسم گراف دانش
• 96. ابزارهای تحلیل گراف
• 97. پایگاه‌های دانش عمومی (مانند Wikidata)
• 98. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های دانش خارجی
• 99. ساخت دستیارهای هوشمند چندوجهی
• 100. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی