যদি আপনার আইএলএম একটি গ্রাফ হয়? গবেষকরা আইআই স্ট্যাক পুনরায় কল্পনা করে

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

আপনি কি বাজার গবেষণা রিপোর্ট বিশ্বাস করেন? যদি আপনি করেন, তাহলে এখানে বিবেচনার জন্য প্রমাণ #1: বিশ্বব্যাপী জ্ঞান গ্রাফ বাজারটি 2030 সালের মধ্যে $ 6.93 বিলিয়ন পৌঁছানোর পরিকল্পনা করা হয়, যা 2024 সালে $ 1.06 বিলিয়ন থেকে 36.6% এর CAGR-এ বৃদ্ধি পাবে।

আপনি কি বিশ্লেষক সংস্থাগুলিকে বিশ্বাস করেন? যদি আপনি করেন, তাহলে এখানে বিবেচনা করা উচিত প্রমাণ #2: গার্ডেন ক্লায়েন্টের জিজ্ঞাসাবাদের প্রায় 50% এআই বিষয় নিয়ে আলোচনা করা হয় গ্রাফ প্রযুক্তি ব্যবহারের চারপাশে।

আপনি বাজার সংকেত বিশ্বাস করেন? যদি আপনি করেন, তাহলে এখানে বিবেচনা করার জন্য প্রমাণ # 3: গ্রাফ ভিত্তিক পণ্য যেমন RDFox এবং data.world স্যামসাং গ্যালাক্সি S25 এবং ServiceNow এর মতো ঘরোয়া পণ্যগুলি চালানোর জন্য তাদের প্রতিটি অ্যাক্সেসের পরে।

এই সমস্ত প্রমাণ একই দিক নির্দেশ করে: গ্রাফ পৃথিবী বৈচিত্র্য, গভীরতা এবং ঘনত্বের ক্ষেত্রে দ্রুত বিকশিত হচ্ছে এবং দৃষ্টিভঙ্গি উচ্চতা এবং নিম্নতা সত্ত্বেও ইতিবাচক।

কিন্তু এই গ্রাফ সম্পর্কিত সংবাদ এবং ধারণাগুলির এই রাউন্ডটি পড়ার জন্য ভাল কারণ রয়েছে এমনকি যদি আপনি উপরের কোনওটি বিশ্বাস করেন না বা চিন্তা করেন না। গ্রাফ ফাউন্ডেশন মডেলগুলি, আকারে অ্যাপ্লিকেশনগুলি, আইএলএম এবং গ্রাফগুলি, গ্রাফের উপর নতুন গ্রাফ ডাটাবেস ইঞ্জিনগুলি, গ্রাফ RAG এর বিকল্পগুলি, গ্রাফ বিশ্লেষণের জন্য একটি রিডম্যাপ, এবং গ্রাফ ফাউন্ডেশন মডেলগুলি সম্পর্কে জানতে পড়ুন।

📋 Table of Contents

• গ্রাফ টেকনোলজি ভূখণ্ড
• জ্ঞান গ্রাফ বাজার প্রদর্শনী
• স্থায়ী সম্পদ হিসাবে জ্ঞান চার্ট নির্মাণ এবং মূল্যায়ন
• M & A এর মাধ্যমে পরিবারের নামগুলি শক্তি প্রদান করার জ্ঞান গ্রাফ
• জ্ঞান গ্রাফগুলি pragmatic AI এর জন্য Essential Truth Layer হিসাবে
• গ্রাফ RAG গ্যালারি
• নতুন গ্রাফ ডাটাবেস ইঞ্জিন, স্ট্যান্ডার্ডিং এবং পারফরম্যান্স
• গ্রাফ বিশ্লেষণ এবং দৃশ্যমানতা: রোডম্যাপ, বৈশিষ্ট্য এবং প্ল্যাটফর্ম
• Graph Foundation Models, Applications at Scale, LLMs and Graphs

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

আপনি যদি একটি ভবিষ্যতে প্রদর্শিত হতে চান এবং এই কাজ সমর্থন করতে চান,আউট হন!

You already understand the power of graph technology.

G.V() helps you understand your graph.

G.V() একটি গ্রাফ ডাটাবেস আইডি যা আপনাকে লিখতে, পরিচালনা করতে এবং পরীক্ষা চাহিদাগুলি অনুসরণ করতে সহায়তা করে; আপনার ডেটা মডেল অনুসরণ করুন; ফ্লাইটে আপনার গ্রাফ ডেটা অনুসন্ধান এবং সম্পাদনা করুন; এবং শক্তিশালী গ্রাফ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সাথে আপনার কাজটি প্রদর্শন করুন।

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

গ্রাফ টেকনোলজি ভূখণ্ড

এরগ্রাফিক প্রযুক্তি ইনফোগ্রাফিক has been helping map the world of graph technology since 2014. Its goal is to introduce the key categories within the world of graph tech, and key players within those categories.

অবশ্যই, Linkurious এর সৃষ্টিকর্তারা স্বীকার করে যে, এটি শুধুমাত্র একটি শুরু পয়েন্ট, একটি সম্পূর্ণ তালিকা নয়. এটি সম্ভবত হতে পারে না, এমন একটি ডোমেইনের জন্য যা R & D উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে এবং বাজারের বৃদ্ধির ক্ষেত্রে এত দ্রুত বিকশিত হচ্ছে।

গ্রাফ প্রযুক্তি পরিস্থিতি ট্র্যাকিং ক্রমাগত মনোযোগ এবং কঠোর পরিশ্রম প্রয়োজন, যে কারণে ইনফোগ্রাফিক এবং সহায়ক প্রতিবেদনটি প্রতি 5 বছর একবার আপডেট করা হয়।

The takeaway from the 2024 version is that more and more organizations are adopting graph technology, as they find it to be an asset for an ever increasing number of use cases. Bonus tracks: ২০২৫ সালে গ্রাফ টেকনোলজির প্রত্যাশাপ্যাকো নাইটান2025 সালে জ্ঞান গ্রাফের জন্য পূর্বাভাসটনি সাইকেল এবংআরেকটি গ্রাফ টেকনোলজি পৃথিবীনিকোলাস ফিগার

AI you can trust, powered by semantics

যখন এআই কোম্পানির নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ব্যর্থ হয়, তখন এটি শুধুমাত্র অনুমান করা হয়. জুলাই 2025 এ, মেটিস মেটাফ্যাক্টসের নতুন জ্ঞান-ভিত্তিক এআই প্ল্যাটফর্ম যা আলাদাভাবে সংযুক্ত কর্পোরেট ডেটাকে বাস্তব ব্যবসায়িক মূল্যায়ন করে।

Metis দিয়ে, কোম্পানিগুলি করতে পারে:

● সঠিকতা এবং বিশ্বাসের জন্য এন্টারপ্রাইজ সিমেন্টিক্সে ভূগর্ভস্থ এআই প্রতিক্রিয়া

● কাস্টম জ্ঞান-ভিত্তিক এআই এজেন্টগুলি ডিজাইন এবং বিস্তৃত করুন যা কথোপকথনীয় ইন্টারফেস দিয়ে সরবরাহ করা হয়

● কোম্পানির ডেটা ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ এবং অডিট

● সংক্ষিপ্তকরণ, এন্টিটি লিঙ্কিং এবং চাহিদা বাস্তবায়ন যেমন সরঞ্জামগুলি একত্রিত করুন-ব্যবসা নির্দিষ্ট সিমেন্টিক দ্বারা চালিত

সিমেন্টিক্সে আইএইটি ভিত্তি করে, মেটিস এমন আইএইটি সরবরাহ করে যা সত্যিই আপনার ব্যবসাটি বুঝতে পারে, একই সময়ে নিরাপত্তা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।

যোগাযোগ মেটাফ্যাক্টআরও জানতে চাই!

জ্ঞান গ্রাফ বাজার দৃষ্টিভঙ্গি

গ্রাফ প্রযুক্তির ক্রমবর্ধমান গ্রহণের প্রধান ড্রাইভার, যা দ্বারা সনাক্ত করা হয়েছেগবেষণা ও বাজার জ্ঞান গ্রাফ গবেষণা রিপোর্ট 2025AI / জেনারেটেড AI সমাধানের জন্য ক্রমবর্ধমান চাহিদা, ডেটা পরিমাণ এবং জটিলতার দ্রুত বৃদ্ধি এবং সিমেন্টিক অনুসন্ধানের জন্য ক্রমবর্ধমান চাহিদা।

The knowledge graph market is estimated at USD 1.06 billion in 2024 to USD 6.93 billion by 2030, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 36.6%. As Research and Markets notes, the Graph Database Engine segment is projected to hold the largest market size, and the services segment is projected to register the fastest growth rate during the forecast period.

গবেষণা এবং বাজারগুলি বিশেষজ্ঞতা এবং সচেতনতার অভাব, পাশাপাশি স্ট্যান্ডার্ডিং এবং ইন্টারপোকারিযোগ্যতাকে বাজারের বৃদ্ধির পিছনে থাকা প্রধান চ্যালেঞ্জ হিসাবে উল্লেখ করে - যদিও এটি পরিবর্তিত হচ্ছে।

Connected Data London is back!

The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things.Connecting Data, People & Ideas since 2016. Connected Data London একটি সম্প্রদায়, ইভেন্ট এবং চিন্তার নেতৃত্ব প্রদান করে Knowledge Graph, Graph Analytics, AI, Data Science, Graph Databases এবং Semantic Technology।

আপনি একজন প্রকৌশলী, ডেটা বিজ্ঞানী, আর্কিটেক্টর, বা সিদ্ধান্ত নেতা হোন, এটি আপনার সম্ভাবনা, সংযুক্ত ডেটা ভবিষ্যত এবং সম্পূর্ণ প্রোগ্রামের ভবিষ্যত গঠনের সবচেয়ে উজ্জ্বল মনগুলির সাথে সংযুক্ত করার জন্য:

বিশেষজ্ঞদের বক্তব্য

উদ্ভাবকদের সাথে নেটওয়ার্কিং

📊 Real-world case studies

বাস্তব কর্মশালা

🥂 Community Dinner

লিওনার্দো রয়েল হোটেল টাওয়ার ব্রিজ (Leonardo Royal Hotel Tower Bridge) ২০২৫

ছাড়পত্র প্রাক্তন পাখি টিকিট এখন পাওয়া যায়2025.connected-data. লন্ডন

স্থায়ী সম্পদ হিসাবে জ্ঞান গ্রাফ নির্মাণ এবং মূল্যায়ন

গবেষণা এবং বাজার রিপোর্ট একটি সুযোগ হিসাবে "বিজ্ঞানের গ্রাফগুলির দ্রুত বিস্তার" চিহ্নিত করে. যদিও আমরা নিশ্চয়ই এর লক্ষণগুলি দেখতে পাচ্ছি, এখানে কিছু পয়েন্ট উল্লেখ করার যোগ্য।

জ্ঞান গ্রাফগুলির জনপ্রিয়তা বৃদ্ধির সাথে সাথে সাথে, তাদের বাস্তবায়নের জটিলতা অন্তর্ভুক্ত করে যে তারা সংস্থার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিক সমাধান কিনা তা মূল্যায়ন করতে হবে।কিভাবে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে জ্ঞান গ্রাফের প্রযোজ্যতা মূল্যায়ন করবেন»

গার্টার 2024 এর হাইপ সাইকেল এ নতুন প্রযুক্তির জন্য জ্ঞান গ্রাফগুলি চিহ্নিত করে এবং উল্লেখ করে যে "সেম্যান্টিক ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং জ্ঞান গ্রাফগুলি যোগ করা" 2024 এর জন্য ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের শীর্ষ 10 টি প্রবণতাগুলির মধ্যে একটি।

However, Gartner finds that even though awareness of knowledge graph use cases is increasing, the willingness or business buy-in to invest in such initiatives is low. The benefits to the business still remain unclear, and organizations are still struggling to figure out when to use knowledge graphs to deliver business value.

মাইক ডিলিংগারনোট, সমৃদ্ধ জ্ঞান গ্রাফগুলি স্থিতিশীল সম্পদগুলি - সম্পদগুলি যা একটি দীর্ঘ জীবনকাল আছে, একটি দীর্ঘ সময়ের মধ্যে ব্যবহারযোগ্যতা বা মূল্য সরবরাহ করে, সাধারণত একটি ব্যবসায়িক বা অর্থনৈতিক পরিস্থিতিতে. তারা সাধারণত বিক্রয়ের উদ্দেশ্যে নয় কিন্তু অপারেশনগুলির জন্য অবশ্যই প্রয়োজনীয়, যেমন অন্যান্য সম্পদ, সরঞ্জাম এবং যন্ত্রপাতি।

জ্ঞান গ্রাফগুলি সংস্থার CapEx, এবং তারা যেমন মূল্যায়ন করা উচিত. তাদের মান পরিমাপ করা উচিত তারা কী সক্ষম করে তা উপর ভিত্তি করে, যা ডেটা গভর্নরিং থেকে এআই অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত।

‘এ’কেন গ্রাফ বাস্তবায়ন ব্যর্থ“, Lulit Tesfaye উল্লেখ করে যে প্রায়ই, সংস্থাগুলি খরচ-পরিচয় সমীকরণের একটি সীমিত বোঝা আছে।একটি মহান গ্রাফ তৈরির জন্য কি প্রয়োজন“, এবং Gartner শেয়ার”কিভাবে জ্ঞান গ্রাফগুলি তৈরি করবেন যা AI-Driven Enterprise অ্যাপ্লিকেশনগুলি সক্ষম করে»

জেসিকা ট্যালিসম্যান চুম্বন সঙ্গেসিমেন্টিক জ্ঞান সিস্টেমের জন্য Ontology পাইপলাইন, উল্লেখ করে যে সিম্যান্টিক জ্ঞান ব্যবস্থাপনার একটি গঠিত, স্কেলযোগ্য পদ্ধতি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত ROI মিটারগুলির সাথে বিনিয়োগের যোগ্যতা দিতে পারে এবং ডেটা গুণমান এবং গভর্নরতা উন্নত করতে পারে, যা AI সাফল্যের জন্য অপরিহার্য।কোথায় শুরু করবেন যখন আপনি একটি এনটোলজি নির্মাণ করতে চান.

জ্ঞান গ্রাফগুলি তৈরি করার জন্য সরঞ্জামের অভাব নেই।2 কেজি, একটি পাইথন প্যাকেজ যা সংশ্লিষ্ট সত্তা এবং সম্পর্কগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ জ্ঞান গ্রাফগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে নির্মাণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।WhyHow open sourced its Knowledge Graph Studioএবংউন্মুক্ত(Semantic-Enhanced Programmable Graph) একটি নতুন প্রজন্মের এন্টারপ্রাইজ জ্ঞান গ্রাফ (EKG) ইঞ্জিন, দ্বিপাক্ষিকভাবে LLMs এবং জ্ঞান গ্রাফ দ্বারা উন্নত।

জ্ঞান গ্রাফগুলি সংমিশ্রণ এবং অর্জনের মাধ্যমে পরিবারের নামগুলি শক্তি প্রদান করে

জ্ঞান গ্রাফগুলি যারা আইটি নির্মাণের বিষয়ে গুরুত্বপূর্ণ সংস্থাগুলির জন্য একটি বিনিয়োগ প্রতিনিধিত্ব করে তা ক্রমবর্ধমানভাবে বোঝা হচ্ছে।ServiceNow এটি পায়, এবং AI এর জন্য ডেটা গভীরভাবে গুঁড়ো করার জন্য data.world অর্জন করছেজো হিলার যেমনটি উল্লেখ করেন, এটি চলমানসিমেন্টিক সফটওয়্যার শিল্পে সংহতজেনুই এবং সিমেন্টিক স্তরগুলি দ্বারা চালিত।

গার্ডেনের একটি ফোকাস গ্রুপের মতে, ৪ শতাংশ প্রযুক্তি নেতা বিশ্বাস করে যে তাদের ডেটা এআই-র জন্য প্রস্তুত - যা বেশ নিরাময়জনক।আলাদা রিপোর্ট২০২৬ সালের মধ্যে, আইটি প্রকল্পগুলির ৬০ শতাংশ ব্যর্থ হবে কারণ ডেটা আইটি-র জন্য প্রস্তুত নয়।

There are other data catalog specialists, but Rewari said Data.world’s knowledge graph implementation made it a good fit for ServiceNow. ServiceNow already has knowledge graph support, but data.world brings metadata collectors and knowledge graph expertise that can enrich ServiceNow’s graph further.

বছরের শুরুতে,স্যামসাং নতুন গ্যালাক্সি S25 সিরিজটি চালু করেছে যা অক্সফোর্ড সিম্যান্টিক টেকনোলজির প্রযুক্তি ভিত্তিক নতুন আইটি বৈশিষ্ট্যগুলির সাথেঅক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের 2017 সালে জ্ঞান ভিত্তিক AI প্রযুক্তি ক্ষেত্রে বিশ্বের নেতৃস্থানীয় কম্পিউটার বিজ্ঞান অধ্যাপকদের তিনজনের দ্বারা একটি স্পিনটন, অক্সফোর্ড সিম্যান্টিক টেকনোলজিগুলি জুলাই 2024 সালে স্যামসাং ইলেকট্রনিক্স দ্বারা ক্রয় করা হয়েছিল।

কোম্পানির RDFox® প্রযুক্তিbehind Samsung’s Personal Data Engine to create hyper-personalised user experiences leveraging knowledge graphs, এবং সর্বশেষ গ্যালাক্সি S25 সিরিজ অন্তর্ভুক্ত করা হবে।ইয়ান হরকস স্যামসাং এর Unpacked ইভেন্টে উপস্থিত ছিলেন।.

গ্রাফ নিউজলেটার বছরের জন্য সাবস্ক্রাইব করুন

আপনি যদি এই নিউজলেটার উপভোগ করেন তবে এটি সবসময় আপনার ইমেইল বক্সে সরাসরি পৌঁছানোর জন্য এখানে সাবস্ক্রাইব করুন।

জ্ঞান গ্রাফগুলি pragmatic AI এর জন্য অপরিহার্য সত্য স্তর হিসাবে

সংস্থাগুলি আইটি গ্রহণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে: কিভাবে তাদের ডোমেইন নির্দিষ্ট জ্ঞানগুলি এমনভাবে ব্যবহার করতে হবে যা নির্ভরযোগ্য ফলাফল সরবরাহ করে।

এখানে একটি গভীর কথোপকথনের ফলাফল।knowledge graphs as the essential truth layer for Pragmatic AIএটি জ্ঞান গ্রাফ প্রথম নীতি থেকে নিরাপদ, যাচাইযোগ্য আইটি, বাস্তব বিশ্বের অভিজ্ঞতা, প্রবণতা, পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যতের পথের জন্য অ্যাপ্লিকেশন প্যাটার্ন পর্যন্ত সবকিছুকে সমাধান করে।

সম্পর্কিত কিছু উপাদান: “What are the Different Types of Graphs? The Most Common Misconceptions and Understanding Their Applications‘এবং যেমন’Semantics কি এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?” – উভয়ই এন্টারপ্রাইজ জ্ঞান দ্বারা, জ্ঞান গ্রাফ প্রথমে নীতিগুলির বিভিন্ন দিককে উত্সাহিত করে।বোকামিদের জন্য জ্ঞান গ্রাফএবং এর বাইরে।

Graph RAG galore

GenAI গ্রহণের বাধা সত্ত্বেও, অথবা ঠিক এর কারণে, নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে নির্ভরযোগ্য তথ্যের সাথে তাদের সংমিশ্রণ করে GenAI দ্বারা চালিত সিস্টেমগুলি সবচেয়ে বেশি উপকৃত করে, aka RAG (Retrieval Augmented Generation) ক্রমাগত মনোযোগ পেয়েছে।

Graph RAG এর একটি প্রবর্তন জন্য, চেক করুন “Graph RAG দিয়ে ডেটা গণতান্ত্রিককরণ: এটি কি, এটি কী করতে পারে, এটি কীভাবে মূল্যায়ন করতে পারে“তিনি এগিয়ে গেলেন।সংযুক্ত ডেটা জ্ঞান গ্রাফ চ্যালেঞ্জএবং একটিKuzu উপর ভিত্তি করে ওপেন সোর্স বাস্তবায়নএবংG.V() এর উপর দৃশ্যমানAGraph RAG এর ধারাবাহিক প্রবর্তনএছাড়াও জ্যাকব পর্শম্যান, যিনি তারপর একটি বিস্তারিতগুগল ক্লাউড স্ট্যাক.

গত কয়েক মাসে আমরা মাইক্রোসফট দেখেছি।Graph RAG বাস্তবায়নযেমন উন্নতি করার জন্যনতুন ডোমেইনগুলিতে দ্রুত সংশোধন করার জন্য স্বয়ংক্রিয় টুইনিংএবংডাইনামিক কমিউনিটি নির্বাচনএবং মুক্তিলেজিংLazyGraphRAG Graph RAG এর একটি গুরুত্বপূর্ণ সমালোচনা সমাধান করার উদ্দেশ্য, যেমন এটিবাস্তবায়নে ব্যয়বহুলকিন্তু আছেmore issues with Graph RAG.

এ কারণেই ইরিনা অ্যাডামচিকের মতো লোকেরা এদের মোকাবেলা করার বিকল্প নিয়ে আসে।গ্রাফগুলিতে কার্যকর RAG জন্য তিন স্তর স্থিতিশীল এন্টিটি আর্কিটেকচারএটি একটি ডোমেইন জ্ঞান ব্যবহারের উপর নির্ভর করে যাকে বলা হয় ontology layer।NLP-based variant that doesn’t rely on domain knowledge, while Elena Kohlwey উন্নত RAG প্যাটার্নগুলির বিশ্বে ন্যাভিগেশন করুন.

র ্যাগ, by contrast, is a RAG variant offering ontology-grounded retrieval-augmented generation for Large Language Models. ক্যাটাগরি10x সস্তা, স্মার্ট জ্ঞান পুনরুদ্ধার প্রতিশ্রুতি।মিনারগশুধুমাত্র 25% স্টোরেজ সঙ্গে ছোট ভাষা মডেলের জন্য প্রায় LLM সঠিক RAG প্রবর্তন করে।ভীষণ রাগএকটি ফ্রেমমার্ক যা উদ্দেশ্য-ভিত্তিক এবং সংগঠনগতভাবে সমন্বিত জ্ঞান পুনরুদ্ধারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

GFM-RAGRAG এর জন্য একটি গ্রাফ ফাউন্ডেশন মডেল।GNN-RAGLLM এর জন্য একটি গ্রাফ নিউরাল রিট্রিভাল ব্যবহার করে।নজরদারিএকটি গ্রাফ RAG সংস্করণ যা সমান গ্রাফের পরিবর্তে ছোট আকারের সিমেন্টিক ইউনিট, সত্তা, সম্পর্ক এবং উচ্চ স্তরের সারসংক্ষেপগুলির সাথে heterogeneous গ্রাফ ব্যবহার করে।সিমগ্রেজঅনুসন্ধানগুলি গ্রাফ প্যাটার্নে রূপান্তর করে এবং একটি গ্রাফসাম্যান্টিক দূরত্ব মেট্রিক ব্যবহার করে তাদের প্রার্থী সাবগ্রাফগুলির সাথে সমন্বয় করে।

মিমিগ্রাফঅ-টেক্সটেল ডেটা যেমন ইমেজ এবং অডিও।পথচারীকার্যকরভাবে ফ্লু-ভিত্তিক ছুরি দিয়ে অতিরিক্ত তথ্য হ্রাস করে, পথ ভিত্তিক অনুরোধের সাথে আরো লজিক্যাল এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রতিক্রিয়াগুলি উত্পাদন করার জন্য এলএলএমকে গাইড করে।CDF-রগiteratively অনুসন্ধান উন্নত করে, কাঠামোগত কারণীয় গ্রাফগুলি পুনরুদ্ধার করে, এবং সংযুক্ত জ্ঞান উৎসগুলির মধ্যে multi-hop কারণীয় যুক্তিগুলি সক্ষম করে।

Asurvey on Graph RAGGraphRAG ওয়ার্কফ্লো আনুষ্ঠানিক করে দেয়, প্রতিটি ধাপে কোর প্রযুক্তি এবং প্রশিক্ষণ পদ্ধতিগুলি বর্ণনা করে, নীচের কাজ, অ্যাপ্লিকেশন ডোমেইন, মূল্যায়ন পদ্ধতি এবং শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরীক্ষা করে এবং ভবিষ্যতের গবেষণা নির্দেশাবলী অনুসন্ধান করে।

প্যাকো ন্যাথেনunbundles the Graph in GraphRAG,লিটার, জে ইউ and মেহে হাবিবBenchmark it, এবং Francois Vanderseypenশক্তিশালী সমাধান নির্মাণের জন্য একটি ধারণাগত পর্যালোচনা ভাগ করেএবং Aজ্ঞান গ্রাফগুলি উত্পাদন এবং দৃশ্যমান করার জন্য RAG ওপেন সোর্স স্ট্যাকগুলির গ্রাফ সংগ্রহ.

অবশেষে, এটি হতে পারেহাইব্রিড RAGঅনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, একটি স্মার্ট রাউটার দ্বারা পরিচালিত পুনরুদ্ধার পদ্ধতিগুলির একটি সংমিশ্রণ,পারফরম্যান্স এবং নমনীয়তা সর্বোত্তম ভারসাম্য প্রদান করতে পারে.

নতুন গ্রাফ ডাটাবেস ইঞ্জিন, স্ট্যান্ডার্ডিং এবং কর্মক্ষমতা

যদিও Graph RAG গ্রাফ ডাটাবেস সরবরাহকারীদের জন্য একটি সুবিধা ছিল, এটিও সম্ভবএকটি গ্রাফ ডাটাবেস ছাড়া গ্রাফ RAG বাস্তবায়নগবেষণা এবং বাজার প্রতিবেদন হিসাবে একটি বিভাগে গ্রাফ ডেটাবেস এবং জ্ঞান গ্রাফ সংগ্রহ করা সম্ভবত সবাই একমত হবে না. কিন্তু এটি বোঝা যায় কেন গ্রাফ ডেটাবেস এই সংগৃহীত বিভাগের বৃহত্তম অংশ হিসাবে চিহ্নিত করা হয়.

গ্রাফ ডাটাবেস দীর্ঘদিন ধরে আছে. সব SQL antagonists মত, তাদেরutility is sometimes questionedএবং তারা আছেমিন্ডশেয়ারের ক্ষেত্রে উঁচু ও নিচুকিন্তু মোটামুটি, তারা বৃদ্ধির পথের মধ্যে রয়েছে, ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে বোঝা যাচ্ছে, স্ট্যান্ডার্ডিং এবং শিক্ষামূলক সম্পদগুলি গ্রহণকে সহায়তা করে এবং বাজারে গুরুত্বপূর্ণ নতুন উন্নয়ন।

‘এ’15 বছর পরে গ্রাফ ডেটাবেস - তারা কোথায় যাচ্ছে?“, গাবর Szárnyas গ্রাফ ডাটাবেস সিস্টেমের ইতিহাস সংক্ষিপ্ত করে, তাদের প্রধান বিভাগ এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে মনোযোগ দেয়. তারপরে তিনি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জগুলি আলোচনা করেন যা গ্রাফ ডাটাবেসগুলির গ্রহণকে বাধা দেয়, অন্তর্ভুক্ত একটি বিচ্ছিন্ন দৃশ্য এবং পারফরম্যান্স সীমাবদ্ধতা।

তিনি সাম্প্রতিক ইতিবাচক উন্নয়নের সাথে জড়িত: (1) স্ট্যান্ডার্ডিংয়ের অগ্রগতি যা আইএসও জিএলএলএলএল এবং এসকিউএল/পিএলএলএলএলএলএলএল ভাষাগুলি গড়ে তোলে, (2) পারফরম্যান্সের উন্নতি, (3) ওপেন সোর্স গ্রাফ ডাটাবেস সিস্টেমের নতুন প্রজন্ম।introduction and background on graph databasesজো ড্রায়ারগ্রাফ ডাটাবেস গাইড.

আমরা পূর্ববর্তী নিউজলেটারগুলিতে স্ট্যান্ডার্ডিংয়ের উন্নয়নের বিষয়ে আলোচনা করেছি. Keith Hare sharesবর্তমান অবস্থা, and Alastair Green highlights নতুন GQL বৈশিষ্ট্য, and the ongoing effort to close the “ontology গ্যালাক্সি” এবংalign RDF vocabularies and LPG schemasএছাড়াও অ্যালেক্স মিলভস্কিGQL সিস্টেম এবং টাইপ.

গ্রাফ ডাটাবেস বিক্রেতারা ক্রমাগত বিকাশ করছেগুগল স্প্যানার গ্রাফের সাথে গ্রাফ ডাটাবেস বাজারে প্রবেশ করে, AWS নেপুটুনের জন্য এক গ্রাফের দৃষ্টিভঙ্গির দিকে আরেকটি পদক্ষেপ নিয়েছে, এবং Neo4j নতুন স্ব-সার্ভিস এবং GenAI বৈশিষ্ট্যগুলি চালু করেছে।স্প্যানার গ্রাফ এখন GA, Neo4j has introduced Aura Graph AnalyticsএবংAmazon Neptune গ্রাফ RAG দিয়ে Amazon Bedrock জ্ঞান ভিত্তিক শক্তি.

একই সময়ে, আমরা গ্রাফ ডাটাবেস কর্মক্ষমতার বিবর্তন লক্ষ্য করি, নতুন সরবরাহকারী এবং ইঞ্জিন যেমনNeo4j বাইফ্রোস্ট,স্টারডোগ বারক,এয়ারওয়েট গ্রাফ,ডাটা গ্রাফ,গভীর,Kuzuএবংহাইগ্রাফ.

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

"Built To Last" শুধু আরেকটি ফিটনেস বই নয় এটি একটি কার্যকরী, কাস্টমাইজেবল গাইড যা আপনাকে স্বাস্থ্য, ব্যায়াম এবং দীর্ঘ জীবনযাত্রার জন্য একটি টেকসই পদ্ধতি তৈরি করতে সহায়তা করে।

কেন Built To Last আলাদা: অন্যান্য ফিটনেস বইগুলির বিপরীতে যা দ্রুত সংশোধন এবং জটিল নিয়মগুলি উত্সাহিত করেশেষ পর্যন্ত নির্মাণএটি বাস্তব বিজ্ঞান, বাস্তব ফলাফল এবং বাস্তব স্থিতিশীলতার উপর ভিত্তি করে।

গ্রাফ বিশ্লেষণ এবং দৃশ্যমানতা: রোডম্যাপ, বৈশিষ্ট্য এবং প্ল্যাটফর্ম

কীভাবে ভবিষ্যতের গ্রাফ প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেমগুলি বাস্তব বিশ্বের পরিস্থিতিগুলির বিভিন্ন চাহিদা পূরণের জন্য ব্যাপক স্কেলযোগ্যতা, দক্ষতা এবং বহুমুখী প্রশ্ন এবং বিশ্লেষণ কার্যকারিতা সরবরাহ করতে পারে?A Roadmap to Graph Analytics“.

দৃশ্যমান বিশ্লেষণ গ্রাফ বিশ্লেষণের একটি প্রাকৃতিক সম্পূরক। i2 গ্রুপ একটি তালিকা প্রকাশ করেছেজ্ঞান গ্রাফ ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণ জন্য বিবেচনা, নমনীয়তা, এন্টোলজি সমন্বয়, ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডাইনামিক স্টাইলিং, সংমিশ্রণ, গ্রুপিং এবং সংক্ষিপ্তকরণ, কাস্টমাইজেশন, সিম্যান্টিক্স, ডে-ডুপ্লিকেশন এবং এন্টিটি রেজোলিউশন, ডেটা লাইনেজিং এবং বিশেষ টাইপের জন্য সমর্থন।

G.V() একটি গ্রাফ ডাটাবেস ক্লায়েন্ট & ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা Gremlin দিয়ে শুরু করে এবং এখনওNeo4j, Memgraph এবং Neptune Analytics সমর্থন করেRDF-to-Gephiএকটি ওপেন সোর্স সরঞ্জাম RDF জ্ঞান গ্রাফ দেখতে. এবং একটি নতুন yFiles ওপেন সোর্স উইজেট এটি যুক্ত করা সহজ করে তোলেgraph visualizations of SPARQL queries to Jupyter Notebooks.

গ্রাফ ফাউন্ডেশন মডেল, মাত্রায় অ্যাপ্লিকেশন, এলএলএম এবং গ্রাফ

আমরা গ্রাফ এআই এর ক্ষেত্রে নতুন উন্নয়ন আছে, তাদের মধ্যে কিছুটি এলএলএম পাওয়ার দ্বারা উত্সাহিত হয়, কিছু ইতিমধ্যে উদ্ভাবনের পাথর চালিয়ে যাচ্ছে।গ্রাফ ফাউন্ডেশন মডেলের যুগ শুরু হয়েছে, and provides a few examples of how one can use them already today. Case in point: AnyGraph, একটি গ্রাফ ফাউন্ডেশন মডেল বন্য.

গ্যালকিনও সতর্ক করে দিয়েছেন যেGraph Learning may lose relevance due to poor benchmarks, while a group of researchers from Huawei and research institutes explore the গ্রাফ শেখার তত্ত্বের ভিত্তি এবং সীমানাআপনি যদি GNNs সঙ্গে গতি অতিক্রম করতে চান, এইগ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কএই তালিকায়GNNs উপর must-read কাগজহাতি থাকবে।

আমাজনের গবেষকরা জানিয়েছেন,GraphStorm, শিল্প অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি সব-এক খোলা সোর্স গ্রাফ মেশিন শেখার ফ্রেমওয়ার্কএছাড়াও, Snapchat উৎপাদনে বড় আকারের গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, তাদের নিজস্ব ওপেন সোর্স ফ্রেমমার্ক নামে ব্যবহার করে।GiGL (Gigantic Graph Learning).

গুগলের ব্রায়ান পেরোজিজিগ্রাফগুলি LLMs জন্য গঠিত তথ্য প্রতিনিধিত্ব করতে সাহায্য করতে পারে, গ্রাফ কোডিং, গ্রাফটোকেনস, ট্রান্সফরমার গ্রাফ ভাবনা, এবং সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন জন্য গ্রাফ ব্যবহার করে।রফতানিএবংলিংক.

‘এ’একটি গ্রাফের মতো পরিকল্পনা”, গবেষকরা LLM কাজ সম্পাদনা পাশাপাশি পাশাপাশি বা ধারাবাহিকভাবে LLM দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে অধ্যায়গুলিতে তাদের বিভক্ত করে।গ্রাহকLLMs মধ্যে গ্রাফ বোঝার এবং জটিল যুক্তি জন্য একটি রেফারেল।

ব্রায়ান পেরোজিজিও তার টিমের কাজ শেয়ার করেছিলেনLLMs সঙ্গে গ্রাফ পরিকল্পনা. And “A Survey of Large Language Models for Graphs"এটি একটি নতুন ট্যাক্সোনোমিয়া প্রবর্তন করে যা অলএলএম এবং জিএনএনগুলি একত্রিত করার জন্য বিদ্যমান পদ্ধতিগুলি শ্রেণীকরণ করে।

A different way to mix graphs and Language models: গ্রাফ ভাষা মডেলএটি গ্রাফ ট্রান্সফারারগুলি, যা গ্রাফ পর্যালোচনাকে সক্ষম করে. একই সময়ে, তারা ভাষা মডেল ওজনগুলি ঐক্যবদ্ধ করে এবং অপব্যবহার করে, যাতে তারা ট্রিলিটের গ্রাফে ট্রিলিটগুলি প্রতিনিধিত্ব করতে এবং সংগঠিত করতে পারে।গ্রাফ ট্রান্সফরমার is a new architecture transforming how we extract intelligence from relational databases.

একটি চিন্তা সঙ্গে প্যাকিং - একটি উদ্দীপক প্রশ্ন, এবং LLMs দেখার একটি নতুন উপায়:What if your LLM is a graphPierre-Carl Langlais এর মন্তব্যanalysis shared by Petar Veličković, একবার আপনি LLMs গ্রাফ নিউরোনাল নেটওয়ার্ক হিসাবে দেখতে শুরু, অনেক কাঠামোগত অদ্ভুততা হঠাৎ জায়গায় পড়ে।LLMs এবং জ্ঞান গ্রাফ মধ্যে পার্থক্য.

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

আপনি যদি একটি ভবিষ্যতে প্রদর্শিত হতে চান এবং এই কাজ সমর্থন করতে চান,আউট হন!