ماذا لو كان LLM الخاص بك خريطة؟ الباحثين إعادة تخيل الكتلة AI

Knowledge Graphs and Graph RAG Galore, New Graph Database Engines, Graph Analytics and Visualization, and Graph Foundation Models.

إذا كنت تثق في التقارير حول البحث في السوق؟ إذا كنت تثق في ذلك، فهذه هي الأدلة رقم واحد للتفكير: يتوقع أن يصل سوق المعرفة العالمية إلى 6.93 مليار دولار بحلول عام 2030 من 1.06 مليار دولار بحلول عام 2024، ويزداد مع CAGR بنسبة 36.6٪.

إذا كنت تثق في شركات التحليل؟ إذا كنت تثق في شركات التحليل، فهذا دليل #2: ما يصل إلى 50٪ من طلبات العملاء Gartner حول موضوع الذكاء الاصطناعي تتضمن بحث حول استخدام تكنولوجيا الخرائط.

إذا كنت تثق في إشارات السوق؟ إذا كنت تثق في ذلك، فهذا دليل رقم 3 للقيام به: منتجات مبتكرة مثل RDFox و data.world تدعم المنتجات المنزلية مثل سامسونج غالاكسي S25 و ServiceNow، بعد اشتراكها.

كل هذه الأدلة تدل على نفس الاتجاه: تتطور المناظر الطبيعية في الخريطة بسرعة في نطاق التنوع والمتنوع والضغط، والرؤية إيجابية، على الرغم من الارتفاعات والخسائر.

ولكن هناك سببًا جيدًا للتعرف على هذه الجولة من الأخبار والأفكار ذات الصلة بالبكتيريا حتى لو كنت لا تثق أو لا تُهمك أيًا من الأمثلة المذكورة أعلاه. اقرأ للتعرف على كيفية بناء ومشاهدة البكتيريا، محركات قاعدة بيانات البكتيريا الجديدة، والتعديلات على Graph RAG، ورقة طريق لتقنيات البكتيريا، و Graph Foundation Models، والتطبيقات على نطاق واسع، LLMs والبكتيريا.

جدول المحتوى

• بيئة التكنولوجيا Graph
• دراسة سوق الفوركس Outlook
• بناء وتقييم الخرائط المعرفة كأصول مستدامة
• أرقام المعرفة التي تدعم أسماء المنازل من خلال M&A
• الأرقام المعرفية كعصا الحقيقة الأساسية لآلية الذكاء الاصطناعي
• كاميرا RAG Galore
• محركات قاعدة بيانات Graph الجديدة، والتصنيع والإنتاجية
• تحليل الخرائط ومظهرها: خطة عمل ومميزات ومواقع
• نموذج أساس Graph ، التطبيقات على الصعيد ، LLMs و Graphs

This issue of the Year of the Graph is brought to you by G.V(), metaphacts, Connected Data London, and Built to Last.

إذا كنت تريد أن تظهر في النسخة القادمة ودعم هذا العمل، اتصل!

You already understand the power of graph technology.

G.V() helps you understand your graph.

G.V() هو IDE قاعدة بيانات الخرائط التي تساعدك على كتابة وتشغيل والتحقق من الأسئلة، وتتبع نموذج البيانات الخاص بك، واستكشاف وتحرير بيانات الخرائط الخاصة بك على الطريق، وإظهار عملك مع نموذج البيانات الخرائط القوية.

Try out G.V() for yourself and start querying your database in less than 5 minutes: gdotv.com

ميدان التكنولوجيا Graph

ذاكتكنولوجيا التصوير الفوتوغرافييساعد على تخطيط عالم تكنولوجيا الخرائط منذ عام 2014.هدفها هو إدخال الفئات الأساسية داخل عالم تكنولوجيا الخرائط، والشركات الأساسية داخل هذه الفئات.

وبطبيعة الحال ، كما تعترف مصمميها في Linkurious ، فإن هذا هو نقطة البداية فقط ، وليس قائمة كاملة.

الحفاظ على مراقبة سياق التكنولوجيا للكاميرا يتطلب اهتمام مستمر والعمل الصعب، وهذا هو السبب في أن التقويم الفوتوغرافي والرسالة المرتبطة يتم تحديثها مرة واحدة كل 5 سنوات.

النتيجة من النسخة 2024 هي أن المزيد والمزيد من المنظمات تطبق تكنولوجيا الخرائط، حيث يجدونها ميزة لعدد متزايد من الحالات الاستخدامية.توقعات التكنولوجيا لعام 2025بواسطة Paco Nathan،توقعات الخرائط المعرفية في 2025بواسطة Tony Seale، وإعادة تقييم قطاع التكنولوجيا Graphبواسطة Nicole Figay

AI you can trust, powered by semantics

في يوليو 2025، فإن Metis هو منصة AI جديدة تعتمد على المعرفة التي تحوّل بيانات الشركات المتصلة إلى قيمة الأعمال الحقيقية.

مع Metis، يمكن للشركات:

● استجابة الذكاء الاصطناعي الأساسية في الذكاء الاصطناعي للواقعية والثقة

• تصميم وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي المختصين بمعرفة متطورة مصممة بالاتصال

• التحكم والتحقق من استخدام بيانات المؤسسة

• الجمع بين أدوات مثل المراجعة، والانضمام إلى المؤسسة، وإجراء الاستفسارات، التي تتيح تعريفًا خاصًا بالشركة

من خلال بناء الذكاء الاصطناعي في الذكاء الاصطناعي، توفر Metis الذكاء الاصطناعي الذي يفهم حقا عملك، في حين يضمن الأمن والتفصيل والموثوقية.

اتصال ميتاتريدرلتعلم المزيد!

نموذج المعرفة في رؤية السوق

المبادئ الرئيسية لزيادة استخدام تكنولوجيا الكاميرا، كما تم تحديدها من قبلتقرير البحث العلمي وشركات التسويق لعام 2025وتشمل الطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي / الذكاء الاصطناعي الناشئة، وتزايد النمو السريع في حجم البيانات والعديد من المضاعفات، وتزايد الطلب على البحث السليمي.

ويقدر سوق المعرفة بـ 1.06 مليار دولار في عام 2024 إلى 6.93 مليار دولار بحلول عام 2030، مع معدل النمو السنوي المشترك (CAGR) بنسبة 36.6٪.كما يذكر Research and Markets، يتم توقع أن يمتلك قطاع Graph Database Engine أكبر حجم في السوق، وتتوقع أن يصل سعر النمو السريع في قطاع الخدمات خلال الفترة المتوقعة.

وتشير Research and Markets إلى انخفاض الخبرة والوعي، فضلاً عن الاستنتاج والتعاون بين العملاء، إلى التحديات الرئيسية التي تمنع النمو في السوق، على الرغم من أن هذه التغيرات تتغير.

Connected Data London is back!

The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things.توفر Connected Data London مجتمعاً ومؤتمراً ومؤتمراً ومؤتمراً رئيساً في كل شيء Knowledge Graph، Graph Analytics، AI، Data Science، Graph Databases، and Semantic Technology.

سواء كنت مهندسًا أو عالم البيانات أو معلمًا أو مؤسسًا أو ممثلًا للاتفاقيات، فهذه فرصة لك لتتواصل مع أسرع عقول تشكيل المستقبل من البيانات المرتبطة والبرنامج الكامل من:

محاضرات الخبراء

شبكات مع المبتكرين

دراسة الحالات في العالم الحقيقي

ورشة عمل فعالة

عشاء مجتمعي

🔸 Leonardo Royal Hotel Tower Bridge 20 - 21 نوفمبر, 2025

تقييمات تذاكر الطيور المبكرة متاحة الآن في2025.connected-data.لندن

بناء وتقييم الخرائط المعرفة كأصول مستدامة

يحدد التقرير Research and Markets "التوسع السريع في الخرائط المعرفية" كإمكانية، على الرغم من أننا نرى بالتأكيد علامات لهذا الأمر، هناك عدة نقاط تستحق التأكد هنا.

مع نمو شعبية الخرائط المعرفية، فإن تعقيد تنفيذها يثبت الحاجة إلى تقييم ما إذا كانت هذه الخرائط الحل المناسب لموضوع الاستخدام في المنظمة.كيفية تقييم التطبيق من الخرائط المعرفة لبعض الحالات الاستخدام الخاصة بك»

اكتشفت شركة غارتن للاتصالات (Gartner) الخرائط المعرفية في قلب تكنولوجيا Critical Enabler في دورة Hype Cycle for Emerging Technologies في عام 2024، وتشير إلى أن "تسهيل تكوين البيانات السليمة والخرائط المعرفية" هي واحدة من أفضل 10 اتجاهات في تكوين البيانات والهندسة لعام 2024.

ومع ذلك، فإن Gartner يجد أن على الرغم من أن التفكير في حالات استخدام الخرائط المعرفية تزداد، فإن الحاجة أو الاستفادة من الشركات في الاستثمار في مثل هذه المبادرات منخفضة، إلا أن فوائد الأعمال لا تزال غير واضحة، وعلى الرغم من أن المنظمات لا تزال تحاول معرفة متى استخدام الخرائط المعرفية لتقديم قيمة الأعمال.

مايك ديلينجرنصائحوتشمل الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية

يجب قياس قيمة المعرفة على أساس ما يتيحها ، والتي تتراوح من إدارة البيانات إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

في »لماذا تطبيقات Graph فشلت"، يلاحظ لوليت تاسفيه أن في كثير من الأحيان، فإن المنظمات لديها فهمًا محدودًا عن التوازن التكلفة-الربح.ما الذي يستغرق لإنشاء جدول كبير“، و Gartner تشارك”كيفية بناء شاشات المعرفة التي تتيح تطبيقات الشركات التي تديرها AI»

جيسيكا تاليسمان يلعب معالطائرات العنقودية للطاقة في أنظمة المعرفة السليمةوتشير الدراسة إلى أن نهجًا متكاملًا ومتكاملًا لإدارة المعرفة السليمة يمكن أن يضمن استثمارًا مع مادة ROI المحددة بشكل جيد وتحسين جودة البيانات وإدارةها، وهو أمر ضروري لنتائج الذكاء الاصطناعي.من أين تبدأ عندما ترغب في بناء إنتولوجيا.

لا توجد أيضًا نقصًا في الأدوات لإنشاء شاشات المعرفة.Yassir Lairgi2 كيلوغرامبرنامج Python الذي تم تصميمه لتصنيع بطاقات المعرفة متواضعة بشكل متزايد مع المؤسسات والاتفاقيات المختلطة.WhyHow Open Source برنامج Knowledge Graphو وOpenSPG(Semantic-Enhanced Programmable Graph) هو جيل جديد من محركات المعرفة المؤسسية (EKG) ، والتي تم تحسينها بشكل وثيق من خلال LLMs و Graphs المعرفة.

أرقام المعرفة التي تدعم أسماء المعاشات من خلال الانسحاب والتمويل

إن حقيقة أن الخرائط المعرفية تشكل استثمارًا للمؤسسات التي تسعى جاهدًا إلى بناء الذكاء الاصطناعي تتضح بشكل متزايد.ServiceNow يحصل على هذا، ويحصل على data.world لتفكيك أكثر في البيانات لآي.إيهوكما يذكر جورج هيلجر، فإن هناكالتكامل في صناعة البرمجيات السليمة، التي تديرها GenAI وأساليب الجنس.

وبحسب مجموعة التركيز Gartner، فإن 4 في المائة من قادة التكنولوجيا يعتقدون أن بياناتهم مستعدة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي – وهذا أمر صعب جدا.تقرير منفصلوبحلول عام 2026، ستفشل 60 في المائة من مشاريع الذكاء الاصطناعي لأن البيانات ليست جاهزة للذكاء الاصطناعي". - قال غوروف ريفييا، نائب رئيس شركة ServiceNow للبيانات والمنتجات التحليلية، في سياق شراء data.world.

هناك متخصصون آخرون في قوائم البيانات، لكن روري قال إن تطبيق Data.world لمقارنة المعرفة جعلها مناسبة جيدة لخدمة ServiceNow. ServiceNow لديه بالفعل دعم لمقارنة المعرفة، ولكن data.world يأتي مع جمع البيانات المتعددة ومهارات المعرفة التي يمكن أن تحفز مقارنة ServiceNow أكثر.

في وقت مبكر من العام،سامسونج تطلق سلسلة Galaxy S25 الجديدة مع ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تم بناءها على تكنولوجيا Oxford Semantic Technologiesوقد استمرت جامعة أوكسفورد في عام 2017 من قبل ثلاثة من الأكاديميين العاملين في مجال علوم الكمبيوتر في العالم في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وقد اشترت شركة أوكسفورد التكنولوجيات السمعية من قبل سامسونج الإلكترونيات في يوليو 2024.

تكنولوجيا RDFox® الشركة هيمحرك البيانات الشخصية من سامسونج لإنشاء تجربة مستخدمة ذات شخصية عالية باستخدام شاشات المعرفة، وسيتم دمجها في أحدث سلسلة Galaxy S25.Ian Horrocks كان من بين المتحدثين في حدث Unpacked من سامسونج.

اشترك في السنة الماضية لـ Graph Newsletter

إذا كنت تحب هذا التدوين، قم بالتسجيل هنا للتأكد من أن يصل دائمًا إلى فمك الخاص بك.

مكتبات المعرفة كعصا الحقيقة الأساسية لآلية الذكاء الاصطناعي

وتواجه المنظمات تحديًا حاسمًا لتوليد الذكاء الاصطناعي: كيفية استغلال المعرفة ذات الصلة بالمنطقة لتستخدم الذكاء الاصطناعي بطريقة تتيح نتائج موثوقة.

هذا هو المقطع من محادثة عميقة حولمكتبات المعرفة كعصا الحقيقة الأساسية لآلية الذكاء الاصطناعييتناول كل شيء من مبادئ الخريطة المعرفية الأولى إلى نموذج التطبيقات للحماية والتحقق من الذكاء الاصطناعي، والخبرة في العالم الحقيقي، والاتجاهات والتنبؤات، والطريق نحو المستقبل.

بعض المواد ذات الصلة: “ما هي الأنواع المختلفة من الأرقام؟ الأرقام الأكثر شيوعا وأهميتها“، فضلا عن “ما هو الجينات ولماذا يهم؟” – كلا من Enterprise Knowledge، وتشير إلى جوانب مختلفة من المبادئ الأساسية للعلم.مكتبة المعرفة لـ Dummiesو من دون ذلك.

كاميرا RAG Galore

على الرغم من التحديات في اتخاذ GenAI، أو بالضبط بسبب ذلك، الحصول على أكبر عدد من الأنظمة التي تعمل بنظام GenAI من خلال الجمع بينها مع المعلومات الموثوقة في بيئات محددة، أيضًا RAG (Retrieval Augmented Generation) حصلت على اهتمام دائمًا.

للحصول على إدراج إلى Graph RAG ، انظر "ديمقراطية البيانات مع Graph RAG: ما هو، ما يمكن القيام به، كيفية تقييمه"هذا ما أدى إلىالتحديات التي تواجه البيانات المرتبطة بالعلم Graphوأيضاًتطوير مصدر مفتوح تعتمد على Kuzuوإعادة النظر في G.V(). aنموذج لـ Graph RAGكما أشار إلى أن جاكوب Pörschmann، الذي أشار إلىتطبيق Google Cloud Stack.

في الأشهر القليلة الماضية، وجدت MicrosoftOpen-sourcing تطبيق Graph RAGوتقديم تحسينات مثلتقييم تلقائي للتكيف السريع مع المجالات الجديدةواختيار مجتمع ديناميكيوأيضاً إلغاءكريستيانغLazyGraphRAG يهدف إلى التعامل مع انتقادات مهمة من Graph RAG ، وهي أنتكلفة تنفيذولكن هناكالمزيد من المشاكل مع Graph RAG.

هذا هو السبب في أن الأشخاص مثل إيرينا Adamchic يبحثون عن بدائل للتعامل مع تلك.الأكاديمية الأكاديمية المرتبطة بثلاث طبقات لتقنية RAG الفعالة على الخرائطويعتمد على الاستفادة من المعرفة على المجال في طبقة ما يسمى بـ "الإنسانية".تعديلات NLPهذا لا يعتمد على المعرفة في المجال، بينما ألانتا كوليفيايراقب العالم من نموذجات RAG المتقدمة.

أوب-أوب، على عكس ذلك ، هو نسخة RAG التي تقدم إنتاج متكامل يعتمد على الفلسفة لتعزيز العثور على نموذج لغات كبيرة.كيتاتمنح 10x أقل تكلفة، استرداد المعرفة الذكية.مينيراغيقدم تقنيات RAG دقيقة تقريبًا من LLM للعلامات التجارية الصغيرة مع ما يصل إلى 25 في المائة من الامتثال.ملاحظة-RAGهي إطار مصممة لتسجيل المعرفة المرتبطة بالجهد والمتوازنة مع السياق.

GFM-RAGهو نموذج أساس لـ RAG.غنيميستخدم Graph Neural Retrieval للتفكير LLM.نواديهو نموذج Graph RAG الذي يستخدم الخرائط المتعددة مع الوحدات السليمة، والمجتمعات، والمواصفات على المستوى العالي بدلاً من الخرائط المتعددة.SimGRAGتحويل الأسئلة إلى نموذجات الخرائط وتقييمها مع الدوائر المرشحة باستخدام نموذج المسافة السليمة.

mmGraphRAGإدخال البيانات غير النصية مثل الصور والفيديو.الطريقيقلل بشكل فعال من المعلومات المفرطة مع تقسيم بناء على تدفق ، في حين تقييم LLMs لإنتاج ردود فعل أكثر منطقية وثيقة مع الدعوة بناء على الطريق.CDF-RAGيتم تحسين الاستفسارات بشكل متكرر ، وتتمكن من العثور على أرقام شائعة عن السبب ، وتتيح التفكير شائعاً عن السبب عبر مصادر المعرفة المتصلة.

Aمشاهدة فيلم Graph RAGيحدد تدفق عمل GraphRAG ، وتحديد التكنولوجيات الأساسية ووسائل التدريب في كل مرحلة ، وتقييم المهام المستقبلية ، وأساليب التطبيقات ، وموضوعات التقييم ، ومواقف الاستخدام الصناعي ، وتحديد الاتجاهات البحثية المستقبلية.

باكو ناتانإزالة الكاميرا في GraphRAG،الوسوم،جاي يويوماي حبيبفيديوهات متعلقة بـ Francois Vanderseypenيشارك نظرة مفصلة لإنشاء حلول قويةو aجمع مكتبات RAG مفتوحة المصدر لإنتاج ومشاهدة مكتبات المعرفة.

في النهاية، قد يكونهيدروجين RAGيمكن أن تكون هذه الطرق مرنة بما فيه الكفاية للتكيف مع ظواهر مختلفة.لعدد كبير من التطبيقات، فإن مزيج من طرق العثور، التي يتم تركيبها من قبل روتر ذكي،يمكن أن توفر أفضل التوازن بين الأداء والمرونة.

محركات قاعدة بيانات Graph جديدة، والتصنيع والإنتاجية

على الرغم من أن Graph RAG كان مميزًا للموردين من قواعد البيانات، إلا أنه من الممكن أيضًاتطبيق Graph RAG بدون قاعدة بيانات Graphقد لا يكون الجمع بين قاعدة بيانات الخرائط والخرائط المعرفة في فئة واحدة كما ذكرت تقارير البحوث والأسواق أمرًا يوافق الجميع، ولكن من الواضح لماذا تم تحديد قاعدة بيانات الخرائط كجزء أكبر من هذه الفئة جمعية.

تمكنت قاعدة بيانات البلاستيك من وجودها منذ فترة طويلة، كما هو الحال مع جميع معارض SQL.في بعض الأحيان يتم التساؤلوبالتالي لديهمانخفاضات وارتفاعات في سياق Mindshareولكن بشكل عام، فإنها على مسار النمو، مع أن حالات الاستخدام تتفهم بشكل متزايد، وتسليط الضوء على الموارد القياسية والتعليمية التي تسهل تطبيقها، وتطورات جديدة هامة في السوق.

في »قواعد البيانات الخلفية بعد 15 عامًا - أين يذهبون؟ويجمع Gábor Szárnyas تاريخ أنظمة بيانات الخرائط الخرائطية ، مع التركيز على فئاتها الرئيسية ومحاضرات الاستخدام ، ثم يتناول التحديات الرئيسية التي لا تزال تمنع اتخاذ قواعد بيانات الخرائط الخرائطية ، بما في ذلك الجوانب الخاطئة والحد من الأداء.

ويشير إلى التطورات الإيجابية الأخيرة: (1) التقدم في التقنيات التي أدت إلى اللغة ISO GQL و SQL/PGQ، (2) تحسينات الأداء، (3) جيل جديد من أنظمة قواعد البيانات المكتبية المفتوحة.إدراج وخلفية في قاعدة بيانات Graphبواسطة Joe Dreyerإرسال إلكترونيات إلى قاعدة بيانات Graph.

قمنا بتغطية التطورات في التقنيات في رسائل الفيديو السابقة. Keith Hare sharesالوضع الحالي, و Alastair Green تأكيداتميزات GQL الجديدةوأوضح أن الجهود التي تبذل من أجل إغلاق "الفصل العنصري» والتكيف مع الكلمات RDF و خطوط LPGAlex Milowski يتحدث أيضا عنبرامج GQL و أنواعها.

الشركات المصنعة لـ Graph Database تستمر في تطويرهادخلت جوجل سوق قاعدة بيانات الحاسوب مع Spanner Graph ، اتخذت AWS خطوة أخرى نحو رؤية One Graph لـ Neptune ، و نشر Neo4j ميزات جديدة للخدمة الذاتية و GenAI.Spanner Graph الآن GA،Neo4j تطلق Aura Graph Analyticsو وAmazon Neptune تدعم قواعد المعرفة Amazon Bedrock مع Graph RAG.

وفي الوقت نفسه، نلاحظ أيضًا التطور في أداء قاعدة بيانات الخرائط، مع الموردين والآلات الجديدة مثل:Neo4j بيفرست،ستاردو بارك،الفضاء الفضائي Graph،بيانات Graphs،كافور،كوسوو وHugeGraph.

What if fitness wasn’t about following a strict routine—but about building a plan that works for YOU?

"بناء إلى آخر" ليس مجرد كتاب رياضي آخر. إنه دليل عملي يمكن تخصيصه يهدف إلى مساعدةك على إنشاء نهج مستدام للتعامل مع الصحة والحركة والعيش الطويل. سواء كنت قد بدأت رحلتك أو تقييم عملك الحالي، هذا الكتاب يوفر لك الأدوات لتأخذ السيطرة على رياضيك - على شروطك.

لماذا تم إنشاؤه لفترة أطول مختلفة: على عكس الكتب الرياضية الأخرى التي تدفع الإصلاحات السريعة والممارسات المباشرة،بناء على آخرتعتمد على العلم الحقيقي، والنتائج الحقيقية، والتنمية الحقيقية.

تحليل الأرقام ومظهرها: خريطة طريق ومميزات ومواقع

كيف يمكن أن توفر أنظمة معالجة الأرقام المستقبلية التوسع الكبير، والفعالية، والخدمات التحليلية والتحليلية المتنوعة لتلبية المتطلبات المتنوعة من السيناريوهات في العالم الحقيقي؟ هذا هو السؤال الوحيد الذي أطلقته مجموعة من الخبراء لمناقشةها في مجموعة ACM Sigmod.خريطة طريق إلى Graph Analytics»

تحليل الفيديو هو إضافة طبيعية إلى تحليل الخرائط. i2 Group نشر قائمةتقييمات لعمليات التصوير والتحليل المعرفيوتشير التوصيات إلى مرونة، وتقييم العنصرية، وتصوير، وتصميم ديناميكي، والتجميع، والتجميع، والتخصيص، والتصنيف، والتخلص من التعديلات، والتصحيح من المؤسسات، وتصنيف البيانات، والتأكيد على أنواع خاصة.

تم إطلاق أدوات ومهارات جديدة لتصوير الخرائط مؤخرا. G.V() هو جهاز عميل ورق البحوث والتصوير الذي بدأ مع Gremlin وحتى الآن أيضا.يدعم Neo4j ، Memgraph ، و Neptune Analytics. .RDF إلى Gephiهو أداة مفتوحة للتعرف على الخرائط المعرفية RDF.و يتيح ميزات yFiles المفتوحة الجديدة إضافةنموذج إشارات SPARQL إلى Jupyter Notebooks.

نموذج مؤسسة Graph ، التطبيقات على نطاق واسع ، LLMs و Graphs

لدينا أيضًا تطورات جديدة في مجال Graph AI، بعضها تم إطلاقها من قبل موجة LLM، بعضها يستمر في موجة الابتكار الحالية.بدأ عصر نموذجات مؤسسة Graphوقدم بعض الأمثلة على كيفية استخدامها اليوم.AnyGraph، نموذج أساس Graph في الغابة.

كما أكد غولن أنقد يفقد تعلم الترجمة الصلة بسبب النتائج السلبيةفي حين أن مجموعة من الباحثين من هواوي والمؤسسات البحثية تبحث عنالأساسات والحدود في نظرية التعلم الدوريإذا كنت ترغب في الحصول على سرعة مع GNNs، هذاإدخال شبكات عصبية Graphوهذه القائمة مناقرأ المزيد عن GNNsسيكون هادئًا

الباحثون من الأمازون تقدمواGraphStorm، نطاق التعلم الآلي المكتبي الكامل في واحد مفتوح المصدر لتطبيقات الصناعةوقد تم استخدامها وتطبيقها لأكثر من عشرة ملايين تطبيقات في الصناعة. Snapchat يستخدم أيضًا شبكات عصبية الكاميرا الكبيرة في إنتاجها، واستخدام إطارها المفتوح الخاص به.GIGL (Gigantic Graph Learning).

Bryan Perozzi من جوجلالأرقام يمكن أن تساعد في تقديم البيانات الهيكلية لـ LLMs, تغطية رمزية الخرائط, GraphTokens, التفكير الخرائط Transformer, واستخدام الخرائط لإنتاج البيانات النسائية.RDFGraphGenولينج.

في »خطة مثل ورقة"، تحسين الباحثين تنفيذ المهام LLM عن طريق تقسيمها إلى أجزاء من المهام التي يمكن حلها من قبل LLM في المرتبة التالية أو الجانبية.غرناطةهو نقطة قياس لفهم الخريطة والتفكير المعقد في LLMs.

بيريان بيروزيتي يشارك أيضًا في أعمال الفريقالتفكير الخلفي مع LLMsو”البحث عن نموذج لغة واسعة للصوريقدم تقنية جديدة لتصنيف الأساليب الحالية التي تجمع LLMs و GNNs.

طريقة مختلفة لدمج الخرائط واللوحات اللغوية:نموذج لغة Graphهي تحويلات الكاميرا ، والتي تسمح بتفكير الكاميرا ، وفي الوقت نفسه ، فإنها تتألف وتستغرق وزنات نموذج اللغات ، مما يسمح لهم بتشكيل وتكوين الترتيبات في كاميرا الترتيبات.تحويلات الملفات التقليديةهو إطار جديد يتحول إلى كيفية استخراج الذكاء من قواعد البيانات العلاقات.

التخطيط مع تفكير - السؤال المضطرب ، وكيفية نظر جديدة إلى LLMs:ماذا لو LLM الخاص بك هو جدولكما أشار بيير كارل لاندلي إلىتحليل مشترك من قبل Petar Veličkovićوبمجرد أن تبدأ في رؤية LLMs كاتصالات عصبية، فإن العديد من الغرافيكيات البنية التحتية تراجع في مكانها.الفرق بين LLMs و Graphs المعرفة.

This issue of the Year of the Graph is brought to you by G.V(), metaphacts, Connected Data London, and Built to Last.

إذا كنت ترغب في أن تشارك في نسخة متتالية ودعم هذا العمل،الوصول إلى!