ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Knowledge Graph-Enhanced RAG
در دنیای هوش مصنوعی امروز، دیگر صرفاً داشتن مدلهای زبانی قدرتمند کافی نیست. چالش اصلی، تزریق دانش دقیق، قابل ردیابی و بدون توهم (Hallucination) به مدل است. اگر تاکنون از سیستمهای RAG استفاده کرده باشید، احتمالاً با این دغدغه روبهرو شدهاید که:
چگونه دقیقترین زمینه (Context) را به مدل بدهیم؟
چطور ارتباط بین دادهها را حفظ کنیم؟
چگونه پاسخهایی قابل استناد، ساختارمند و قابل اعتماد تولید کنیم؟
و مهمتر از همه: چگونه یک سیستم RAG بسازیم که قابل پیادهسازی در مقیاس صنعتی باشد؟
کتاب Essential GraphRAG: Knowledge Graph-Enhanced RAG همان قطعه گمشدهای است که شما را از یک پیادهسازی ساده RAG به ساخت سامانههای هوشمند دانشمحور میرساند.
این کتاب توسط دو چهره برجسته حوزه هوش مصنوعی و گراف دانش نوشته شده است:
Tomaž Bratanic، نویسنده کتاب معتبر Graph Algorithms for Data Science و مشارکتکننده اصلی در پروژههای مهمی مانند LangChain و LlamaIndex.
Oskar Hane، رهبر تیم مهندسی هوش مصنوعی تولیدی در Neo4j، شرکتی که ستون فقرات بسیاری از پروژههای گراف دانش دنیا محسوب میشود.
در این کتاب یاد میگیرید:
چرا گراف دانش بهترین ساختار برای ارتقای RAG است
چگونه یک سیستم GraphRAG را از صفر طراحی و اجرا کنید
چطور داده نامتقارن و متنی را به ساختار گرافی قابل استعلام تبدیل کنید
چگونه Cypher Query را به صورت خودکار از زبان طبیعی تولید کنید
چگونه جستجوی برداری (Vector Search)، شباهت معنایی، و بازیابی گرافی را ترکیب کنید
چطور سیستمهای RAG عاملمحور (Agentic RAG) بسازید
چگونه عملکرد RAG را ارزیابی، مانیتور، و بهینه کنید
این کتاب نقطه شروع برای ساخت RAG حرفهای، قابل استناد، دقیق و تولیدی در محصولاتی است که نیازمند دانش دقیق و قابلاتکا هستند.
سیستمهای RAG کلاسیک مبتنی بر جستجوی برداری، برای یافتن اطلاعات مرتبط عملکرد خوبی دارند اما یک ضعف جدی دارند:
داده را مثل نقاط جدا از هم میبینند، نه مثل یک شبکه مرتبط.
به همین دلیل:
ارتباط مفهومی بین مفاهیم از بین میرود
بازیابی دقیق Knowledge Graph امکانپذیر نیست
استدلال چندمرحلهای (Reasoning) ناقص میماند
پاسخها گاهی کلی هستند، نه ساختارمند، قابل ردیابی و دقیق
اما GraphRAG:
داده را مانند گرافی بههمپیوسته از مفاهیم، روابط و موجودیتها ذخیره میکند
باعث افزایش دقت، قابلیت استناد، توضیحپذیری و انسجام جوابها میشود
قابلیت تولید Query مستقیم از زبان طبیعی به Cypher را فراهم میکند
میتواند استناد بین مفاهیم را دقیق و قابل رهگیری کند
به صورت طبیعی برای استدلال چند مرحلهای و Agentic AI بهینه است
GraphRAG یک ارتقای ساده نیست؛ یک جهش معماری است.
اگر در حال توسعه Chatbot، موتور جستجوی هوشمند، بازیابی دانش سازمانی، یا محصولهای مبتنی بر LLM هستید، این کتاب به شما کمک میکند دقت و اعتبار محصول خود را چند برابر کنید.
اگر با Neo4j، پایگاههای گرافی، دادههای ساختاری و غیرساختاری کار میکنید، یاد میگیرید چگونه این دنیا را با LLM و RAG یکپارچه, قابلاستعلام و هوشمند کنید.
اگر میخواهید RAG را وارد محصول واقعی، پایدار و مقیاسپذیر کنید، این کتاب یک راهنمای کاملاً کاربردی و صنعتی برای شماست.
اگر به دنبال عمیقترین و جدیدترین الگوی بهبود پاسخهای LLM با ساختار گرافی هستید، GraphRAG نقطهای است که باید به آن برسید.
یاد میگیرید چگونه مدلهای زبانی را از پاسخهای کلی و نامطمئن، به پاسخهای دقیق، مستند، قابل تفسیر و قابل ارزیابی تبدیل کنید.
با اشکال مختلف جستجوی برداری، متنی، معنایی و ترکیبی کار خواهید کرد، و یاد میگیرید کجا هرکدام بهترین نتیجه را میدهد.
یاد خواهید گرفت چگونه سوال کاربران را به استعلام گرافی قابل اجرا در Neo4j تبدیل کنید، بدون اینکه کاربر حتی بداند Query چیست.
به کمک مدلهای زبانی، دادههای خام متنی را به موجودیت، رابطه، ساختار و اسکیمای گرافی تبدیل خواهید کرد.
توانایی ساخت سیستمهایی که فقط پاسخ نمیدهند، بلکه میاندیشند، تصمیم میگیرند و مسیر جستجو را مدیریت میکنند.
یاد میگیرید:
چطور کیفیت پاسخ را اندازه بگیرید؟
چگونه توهم را تشخیص دهید؟
Response accuracy را با معیار بسنجید
Retrieval quality را ارزیابی کنید
سیستم را پایدارتر و دقیقتر کنید
پایههای علمی و عملی کاهش خطا، توهم و افزایش استنادپذیری را میسازید.
شیوههای پیشرفته embedding، بازیابی، رتبهبندی و hybrid search.
چندین تکنیک Retrieval که RAG معمولی فاقد آن است.
انقلاب واقعی: کاربر سوال میپرسد و سیستم Query گرافی میسازد.
از یک RAG ساده تا RAG تصمیمگیرنده و وظیفهمحور.
استخراج دانش ساختارمند از متن، مقالات، اسناد و فایلهای سازمانی.
آشنایی با معماری یکی از کاملترین Pipelines دنیا.
اندازهگیری علمی عملکرد، دقت، جامعیت، ردیابی و اعتماد.
استقرار پایگاه گرافی برای محیط توسعه و تولید.
کتاب مستقیماً به ساخت سیستم واقعی میپردازد.
نه یک کتاب نظری، بلکه تجربه دو متخصص فعال در بالاترین سطح صنعت.
تمرکزش روی PoC نیست، بلکه ساخت سیستم مقیاسپذیر تولیدی است.
کمتر منبعی این سه را همزمان و کاربردی آموزش میدهد.
ساخت RAG بدون توهم
طراحی گراف دانش قابل استعلام
ترکیب بازیابی برداری و گرافی
ساخت موتور پاسخدهی قابل استناد
تولید Query از زبان طبیعی
ساخت سیستمهای Agentic
ارزیابی، بهینهسازی و مستندسازی RAG
ساخت محصول تولیدی مبتنی بر GraphRAG
پاسخ مدل دقیق و قابلاستناد نیست
اطلاعات مرتبط پیدا میشود اما ارتباطشان مشخص نیست
نیاز به پاسخ توضیحپذیر و قابل رهگیری دارید
میخواهید سیستم جستجو "استدلال" کند نه فقط "بازیابی"
قصد دارید RAG را وارد محصول واقعی کنید
دادههای شما شبکهای، پیوسته یا رابطهمحور هستند
نیازمند یک حافظه بلندمدت قابل پرسوجو برای LLM هستید
RAG نسل اول، اطلاعات را پیدا میکند
GraphRAG اطلاعات را درک، ارتباطدهی، استناددهی و استنتاج میکند
این تفاوت، مرز میان یک دستیار معمولی و یک موتور دانشمحور سازمانی است.
اگر به دنبال ساخت محصولی هستید که:
پاسخهایش قابل اعتماد باشد
دارای منبع و استدلال باشد
میان دادهها ارتباط برقرار کند
و قابلیت Scale و استفاده صنعتی داشته باشد
این کتاب نقطه شروع شماست.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران