کتاب Essential GraphRAG

درباره کتاب Essential GraphRAG

کتاب GraphRAG ضروری برای راهنمایی خوانندگان در بهبود سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) از طریق ادغام گراف‌های دانش با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نوشته شده است. هدف این کتاب پرداختن به محدودیت‌های LLMها، مانند دانش قدیمی، توهمات، و فقدان داده‌های خاص دامنه، با ترکیب داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار از طریق متدولوژی‌های عملی و مثال‌های کاربردی است.

هدف اصلی کتاب Essential GraphRAG (ملزومالت GraphRAG) نشان دادن چگونگی بهبود دقت، عملکرد، و قابلیت ردیابی سیستم‌های RAG در کاربردهای هوش مصنوعی مولد با استفاده از گراف‌های دانش است. این کتاب به بررسی اساس‌گذاری LLMها با داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار می‌پردازد و یک راهنمای جامع برای ساخت یک سیستم GraphRAG از ابتدا ارائه می‌دهد.

کتاب Essential GraphRAG سال‌ها تخصص در گراف‌ها، یادگیری ماشین، و توسعه برنامه‌ها را ترکیب می‌کند تا الگوهای معماری پایدار را در یک زمینه به سرعت در حال تکامل ارائه دهد. خوانندگان یاد خواهند گرفت که چگونه GraphRAG را بدون اتکا به چارچوب‌های موجود پیاده‌سازی کنند، دانش ساختاریافته را از متن استخراج کنند، و برنامه‌هایی را توسعه دهند که روش‌های بازیابی مبتنی بر بردار و مبتنی بر گراف را ترکیب می‌کنند، از جمله رویکرد GraphRAG مایکروسافت. کتاب Essential GraphRAG مشارکت فعال را از طریق انجمن بحث liveBook خود برای اصلاح محتوا و تعمیق درک جمعی تشویق می‌کند.

کتاب Essential GraphRAG برای چه کسانی مفید است؟

این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار، و توسعه‌دهندگانی که به دنبال ارتقاء ابزار هوش مصنوعی مولد خود با ادغام گراف‌های دانش در جریان‌های کاری RAG هستند، در نظر گرفته شده است. این کتاب برای افرادی با درک اولیه از پایتون، LLMها، و مفاهیم پردازش داده ایده‌آل است که مشتاق رفع محدودیت‌های LLM، مانند نادرستی‌های واقعی یا محدودیت‌های دانش، هستند.

رویکرد ساختاریافته آن مخاطبان گسترده‌ای را پوشش می‌دهد: متخصصان تازه‌کار یک پایه محکم در تکنیک‌های GraphRAG کسب خواهند کرد، در حالی که متخصصان با تجربه، استراتژی‌های پیشرفته‌ای مانند پیاده‌سازی GraphRAG مایکروسافت، و دیدگاه‌های جدیدی برای ارتقاء کار خود پیدا خواهند کرد. کارشناسان حوزه‌ای در زمینه‌هایی مانند حقوقی، ادبیات، یا هوش تجاری، که داده‌های ساختاریافته و خلاصه‌سازی روایی در آن‌ها حیاتی است، نیز از مثال‌های عملی و متدولوژی‌ها بهره‌مند خواهند شد.

سازماندهی کتاب Essential GraphRAG: یک نقشه راه

این کتاب در هشت فصل سازماندهی شده است، که برخی از آن‌ها بر پایه فصول قبلی ساخته شده‌اند تا خوانندگان را از مفاهیم بنیادی تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته GraphRAG راهنمایی کنند:

• فصل 1 به معرفی LLMها، محدودیت‌های آن‌ها (مانند محدودیت دانش، توهمات)، و چگونگی غلبه RAG با گراف‌های دانش بر این مسائل با استفاده از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار می‌پردازد.
• فصل 2 شامل جاسازی‌ها (embeddings)، جستجوی شباهت برداری، و تکنیک‌های جستجوی ترکیبی است، که یک راهنمای عملی برای یک برنامه RAG، با شروع از داده‌های بدون ساختار، ارائه می‌دهد.
• فصل 3 به روش‌های بازیابی پیچیده برای افزایش عملکرد RAG می‌پردازد.

• فصل 4 به شما آموزش می‌دهد که چگونه سوالات زبان طبیعی را به کوئری‌های Cypher برای پایگاه‌های داده گراف تبدیل کنید و انعطاف‌پذیری بازیابی را افزایش دهید.
• فصل 5 سیستم‌های مستقل RAG را بررسی می‌کند که از LLMها و گراف‌ها برای کارهای پیچیده استفاده می‌کنند.
• فصل 6 خوانندگان را از طریق استخراج داده‌های ساختاریافته از متن (مانند قراردادهای حقوقی) و ساخت گراف‌های دانش، با استفاده از ابزارهایی مانند Neo4j، راهنمایی می‌کند.

• فصل 7 پایپ‌لاین GraphRAG مایکروسافت را با استفاده از اودیسه (The Odyssey) بررسی می‌کند، با تمرکز بر استخراج موجودیت/رابطه، شناسایی جامعه، و بازیابی جستجوی جهانی/محلی برای برنامه‌های RAG با محوریت خلاصه‌سازی.
• فصل 8 بر ارزیابی عملکرد و قابلیت اطمینان سیستم‌های GraphRAG تمرکز دارد.

کتاب Essential GraphRAG از درک محدودیت‌های LLM و RAG پایه تا تکنیک‌های پیشرفته تقویت‌شده با گراف، از جمله رویکرد نوآورانه مایکروسافت با محوریت خلاصه‌سازی، پیش می‌رود و در نهایت به کاربردهای عملی و ارزیابی می‌رسد.