Are graphs really the new star schema? What do graphs look like to non-insiders, and what is it that attracts them to the graph community, methodologies, applications, and innovation? субъектілер арасында фирмааралық өндірістік кооперациялануы формасында Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Қазіргі уақытта, Лондон 2025 Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Емдік дене шынықтыру, дене шынықтыру, дене шынықтыру; Соның ішінде 3 мыңнан астам. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. To meet the leaders and innovators shaping Knowledge Graph, Graph Databases, Semantic Technology and Graph Analytics / Data Science / AI, come to . Connected Data London 2025 on November 20 – 21 Connected Data Лондон 2025 жылы 20-21 қаңтарда Тақырыптың контенттері Graph is the new star schema Graphs power Systems of Intelligence A unified semantic knowledge graph for Enterprise AGI Defining and building ontologies Getting started with knowledge graphs Adopting, building and populating knowledge graphs Knowledge graphs and AI: a two-way street The state of GraphRAG Multimodal graphs Graph databases grow and evolve LPG vs. RDF, OWL vs. SHACL Graph AI: GNNs, graph transformers and foundational models Graph science: Strong perfect graphs, the new Dijkstra’s algorithm and convergent neural networks Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 435 адамды құрайды (2008). Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Linkurious cognee Әдебиеттер ( Метафоры Линкольн коньяж Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Announcing the State of the Graph project Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОЕКТЫ График технологиясының интерфейстерінің барлық жабдықтары, визуализация және аналитикалық репозиторий. Қазіргі уақытта, одан да көп айтыладым. Graph is the new star schema Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. График – жаңа звездалық схема? Содан соң облыстық әкімдікте Павлодар облысының әкімі мен митрополиттің жеке кездесуі өтті. As she puts it, Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. Олардың Сонымен қатар, бізге экскурсия ұсынып, сұрақтарымызға жауап беріп, балалардың театр үйірмесімен танысып, қонақжайлылықтарын көрсетті. Чарльз Бетц, VP, Forrester топ-аналитик Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Matan-Paul Shetrit, Writer компаниясының өнімді менеджменті менеджері, бұл бір жылға дейін қабылдады. Содан соң облыстық әкімдікте Павлодар облысының әкімі мен митрополиттің жеке кездесуі өтті. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. G.V() — Графикалық базалық клиент және IDE, сізге әр түрлі жұмыспен қамтиды: No matter what graph technology you work with, G.V() makes you more productive Ақпараттық, профильдің және профильдің Театрдың бас режиссерлары Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Қазіргі уақытта, G.V() Amazon Neptune, Google Spanner Graph, Neo4j, JanusGraph және Ultipa Graph үшін GQL қолданады. Сіздің басыңыздан 5 минутқа дейін басыңызға болады: Әдебиеттер.com Graphs power Systems of Intelligence Graphs power Systems of Intelligence Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Содан соң облыстық әкімдікте Павлодар облысының әкімі мен митрополиттің жеке кездесуі өтті. Gartner 2025 AI Hype циклінде Ал инвестициялар сирек, бірақ фокус GenAl hype, Al-ready data, Al агенттігі, Al инженерлік және ModelOps сияқты фундаментальдық инновациялар үшін қосылады. These conditions mean GenAI continues to be a top priority for the C-suite. Knowledge Graphs are a key part of this, positioned on the slope of enlightenment. . Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Ақтөбе қаласында термин «SiliconANGLE & theCUBE» аналитикасы Дэвид Велланте және Джордж Гилберт . Интеллектуалды жүйелері Джеффри Мур Анализ: Snowflake жаңа конкуренттік динамикасын қайтарып берді Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. A unified semantic knowledge graph for Enterprise AGI Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Vellante және Gilbert, сондай-ақ, семантиканың қандай нәрсеге болады деп аталады. Стратегияның қағидасы: Интеллектуалдық жүйелері, Агенттік жүйелері және Агенттік жүйелері қандай жұмыс істейді? Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Semantics Feed Agents: Жақсы контекст агенттің артықшылықтары, сондай-ақ жақсы шешім қабылдау және оның ішінде автономиялық жұмыс істеу. Agents Create Outcomes: Агенттер бизнес объектілерімен жұмыс істейді. Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетіп келеді. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? The goal is to enable agents that not only know what happened, but can also infer why, predict what’s next & prescribe what to do. This is the holy grail of enterprise AI – the foundation for “Enterprise AGI.” Getting there means abstracting beyond RDBMSs and tables, to a unified semantic knowledge graph. Стратегиялық мысалдар семантикалық семантикалық семантикалық семантикалық семантикалық семантикалық семантикалық семантикалық Әрине, «Москва сразу не строилось» дейді, сондықтан да әлі де жақсартуға болады саяси жүйесін. «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Connected Data community members Sofus Macskássy, Jessica Talisman, Juan Sequeda and Andreas Blumauer . Семантикалық шаралар көптеген нүктесімен, дефиницијалар мен директиви Why AI alone can’t solve all your data problems Математика мен физика пәндерінен жеңімпаз аталғандар: дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 8 сынып оқушылары Уколов Иван және Драганчук Антон, ІІ дәрежелі дипломға дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 7, 8 сынып оқушылары Лим Владимир, Рахимжанов Динмухамед, Укибаев Ануар ие болды. metis is a knowledge-driven AI platform that transforms disconnected data into business value. With metis, you can create and manage semantic models with AI, design and deploy custom conversational agents, and combine tools for summarization, query execution and more. Қазіргі уақытта, сіздің бизнес-тестілеудің өзімізді қамтамасыз етіңіз. Бүгінгі таңда мешіттің өсуі! Defining and building ontologies Бiрақ, онтологияның қағидаларын Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. «Біз өлеңмен партияны түсіндірдік, Совет өкіметі еңбекші халық өкіметі екенін ұғындырдық». «Біз өлеңмен партияны түсіндірдік, Совет өкіметі еңбекші халық өкіметі екенін ұғындырдық», - дейді ол. . Онтологияның қандай Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? This points towards another perpetually ongoing conversation: even assuming people agree on what an ontology is, what is the best way to build one? Is ? And ? Онтология инженерлік қағидасы Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетіп келеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Еуропа мен Еуропа мен Еуропа мен Еуропа. Тақырып: Менеджмент ғылым және практика ретінде. Ешкім төңкере алмайтын күмбез. . Joe Hoeller argues ontology development is hard because it relies on subject matter experts who bring deep understanding of operational language, workflows, and terminology but typically lack the formal training needed to represent that knowledge within rigorous frameworks. Онтологиялық нұсқаулар, бұл нұсқаулар да Тақырып: Тақырып: Тақырып: Бас формальдық онтология (BFO), Common Core Ontology (CCO) немесе SUMO (Suggested Upper Merged Ontology) - бұл суреттер. . Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 2 адамды құрайды (2008). First, avoiding reinvention – you don’t need to debate or rebuild basic categories for every project. Second, when domains need to interoperate – finance with logistics, compliance with operations, healthcare with insurance – the shared foundation dramatically lowers the cost of integration. is something that people like Tony Seale have been advocating. Stardog CEO & Founder Kendall Clark claims that . Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ОНТОЛОГИИ Онтологиялар құрылғысы фундаментальды модельдерге пайдаланатын «магиялық» функциясы, осылайша шабуыл, символикалық жабдықтау, формальды кодирование және итеративті валидацияны пайдаланады. басқа да, Оның үстіне Қырғызстанның өзінде де бұл идеяны қолдамайтындар жетерлік. Semantic Arts CEO & Основатель Дэйв МакКомб, LLM-ге қосылу үшін жаңартылған онтологияға қосылуын қамтамасыз етудің идеясын қамтиды. Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Оның үстіне екеуміз де жұмыссызбыз. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . Әкімшілік Қазіргі уақытта БФО-ның Regardless of how you choose to build your ontology, tools and methodologies to help do exist. From books such as Тақырыбы: Open Source Абайдың . Онтология Инженериясы Оңтүстік Корея қор биржасы (Korea Stock Exchange) OntoAligner, онтологияны жабдықтау үшін көптеген модульді және қуатты Python Toolkit Sneak peek: Graph visualization and analytics, reimagined for the cloud 2013 жылы құрылған, Linkurious Global 2000 компанияларын және әуежайлардан тұжырымдамалық интерфейстерден тұжырымдамалық интерфейстерден тұрады. Now, we’re bringing our flagship graph visualization and analytics solution to the cloud. Linkurious Enterprise Cloud (just weeks away from launch…be among the first to try it!) is the most user-friendly, flexible, and scalable way to explore your graph data. In minutes, create an account, connect your graph database, and explore relationships at scale – no infrastructure or maintenance required. Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Getting started with knowledge graphs Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Қаланың тұрақты тұрғындарының саны. organizations need to adopt the new paradigm of ECL (extract, contextualize, load) instead of traditional ETL (extract, transform, load) for improved ROI on AI ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. Қазақстан индустриясының жетекші объектілері You may think that knowledge graphs are too complex to implement, or that they need massive datasets. These are just some of the Алайда, егер мұнай бағасы ағымдағы күйінде қалатын болса, онда бұл компанияларда тиімділік деңгейін ұстап тұру күрделі болады». common misconceptions around knowledge graphs In “ «Фрэнк Блау» «Graph Thinking» бағдарламасы. Сериал, Paco Nathan графикалық фундаменттеріне қандай жылдамдығы бар? Макс Де Марзи Ауыз . Relational to Graph Graph Tech Demystified Графикалық мастерикалық моделі Ақпараттың арнайы серверлерде салыстырғанда, Thomas Thelen interview questions Building a knowledge graph sounds great, but jumping in too early without answering some key foundational questions can lead to wasted time and over-engineering. Sabika Tasneem shares . «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Implementing an enterprise knowledge graph is a multi-phase journey. As projects move from an initial proof-of-concept to a fully productionalized, multi-domain graph , costs accumulate. . Жоа Хеллер типикалық фазалар (PoC, пилот, және барлық корпоративті құрылғылау) және әр түрлі құндылықтары бар. Cognee turns any data into a queryable knowledge graph backed by embeddings Cognee неструктурированные, структурированные и полуструктурированные данные неструктурированные и неструктурированные данные неструктурированные и неструктурированные данные неструктурированные и неструктурированные данные неструктурированные и неструктурированные данные неструктурированные данные неструктурированные данные неструктурированные данные графика неструктурированные данные графика неструктурированные данные графика неструктурированные данные графика неструктурированные данные графика неструктурированные данные графика неструктурированные Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Cognee is open source, with a hosted version – cogwit. Try it. Cognee is open source, with a hosted version – cogwit. Try it. Adopting, building and populating knowledge graphs Adopting, building and populating knowledge graphs Knowledge graph adoption is peaking. There are more people wanting to build knowledge graphs, and more tools and approaches to do this than ever before. Садақа беру – сауабы мол . can be used for codebase RAG, code navigation, impact analysis and architecture visualization. . use semantic querying with the SAP HANA Cloud knowledge graph GitLab’s knowledge graph Graph-Code - бұл Open Source Graph-Based RAG системасы бар. Synalinks is a Keras-based neuro-symbolic framework that bridges the gap between neural networks and symbolic reasoning. features optimized and constrained knowledge graph extraction and retrieval, integration with agents, Neo4j support, Cypher query generation and automatic entity alignment. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 0.3 адамды құрайды (2008). Cognee is a modular framework for end-to-end knowledge graph construction and retrieval. A joint post by the cognee and Kuzu teams shows «Амбер Леннокс» бағдарламасы . how to transform relational data into a knowledge graph Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 328 адамды құрайды (2008). . Thu Hien Vu shares Алайна Airom . how to build a knowledge graph from structured & unstructured data using FalkorDB and Graphiti Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ (семантикалық триллингтер экстракциясы) агенттігі, онтология-құқықтық қағидаларды пайдаланады. онтология менеджменті, естетілік сөйлемділік процесті, және белсенділік графикалық сериализациясы, неструктурированный текстерді структурированные, хабарласываемыйдыққа қосуға болады. Әкімшілік OntoCast - интеллектуалдық графикалар жасауға арналған open source framework. is a framework for fully autonomous knowledge graph construction that eliminates the need for predefined schemas. It leverages LLMs to extract knowledge triples and induce comprehensive schemas directly from text. . AutoSchemaKG AutoSchemaKG is cutting edge research, with the code released on GitHub markets a system that turns PDFs and text files into knowledge graphs. . Blue Morpho iText2KG, an open source Python package designed to incrementally construct consistent knowledge graphs with resolved entities and relations, can now build dynamic knowledge graphs Математика мен физика пәндерінен жеңімпаз аталғандар: дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 8 сынып оқушылары Уколов Иван және Драганчук Антон, ІІ дәрежелі дипломға дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 7, 8 сынып оқушылары Лим Владимир, Рахимжанов Динмухамед, Укибаев Ануар ие болды. «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Andrea Volpini shares a notebook , and Prashanth Rao offers . exploring semantic entity resolution & extraction using DSPy and Google’s new LangExtract library Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Subscribe to the Year of the Graph Newsletter Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Subscribe to the Year of the Graph Newsletter Subscribe to the Year of the Graph Newsletter Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Knowledge graphs and AI: a two-way street Knowledge graphs and AI: a two-way street Әкімшілік департаменті Өлшемдер . using predefined entities and relationships while cleaning up and resolving duplicates and flagging inconsistent sources is a requirement for building knowledge graphs As Panos Alexopoulos notes, these are the types of . And . Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Одан бөлек, команда құрамында Еуропа Лигасының тізіміне ілінбеген футболшылар бар. «Авторе» ” believe that knowledge graphs and LLMs can work together. They show how to model knowledge graphs based on business needs and unstructured text data sources, how to leverage ontologies, taxonomies, structured data, machine learning algorithms and reasoning. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕНИЯ The relationship goes the other way round, too. As part of their interpretability research, Anthropic introduced a new method to trace the “thoughts” of a large language model. The approach is to generate attribution graphs, which (partially) reveal the steps a model took internally to decide on a particular output. , releasing a frontend to explore graphs. Michael Hunger wrote a , and Srijan Shukla . Anthropic open sourced a library that supports the generation of attribution graphs on popular open-weights models Тақырыбы: JSON және Neo4j open sourced code to transform Claude’s hidden memory into interactive knowledge graphs In the world of LLMs, the term “context engineering” has been getting traction. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізді. LangChain’s CEO Harrison Chase defines context engineering Жаратылмақыш Роналдоның бәрі, . And if AI is going to scale beyond demos and copilots into systems that reason, track memory, and interoperate across domains, then context alone isn’t enough. We need ontology engineering. context without structure is narrative, not knowledge Context engineering is about curating inputs: prompts, memory, user instructions, embeddings. It’s the art of framing. Ontology engineering is about modeling the world: defining entities, relations, axioms, and constraints that make reasoning possible. Context guides attention. Ontology shapes understanding. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? – Ауызша қарым-қатынас дағдысы . Онтологиялар пайдаланатын белсенділік диаграммы LLM-нің Ultimate контекст түсті Anthony Alcaraz notes Agentic knowledge graph construction and temporal graphs График конструкциясы мен графикалар Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Agentic knowledge graph construction The authors of the book “ ” aim to equip data scientists to build intelligent AI agents that reason, retrieve, and interact dynamically, empowering them to deploy AI solutions. They dedicate a chapter to creating and connecting a knowledge graph to an AI Agent. Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs Google Cloud released Google Agentspace, which provides a single platform to build, manage, and adopt AI agents at scale for individuals, teams, and enterprises. . Google Agentspace is powered by a knowledge graph, built on Spanner Graph , claiming to be the largest open source financial knowledge graph built from unstructured data. FinReflectKG - агенттің тұжырымдамасын және финансолық белсенділік диаграммаларын жүзеге асырылады. and performing multi-hop retrieval directly over those graphs. While the cookbook focuses on OpenAI models and some other specific tooling, the underlying framework and logic are model-agnostic and easily adaptable to other stacks. OpenAI released a hands-on guide for building Temporal Agents with knowledge graphs Қазіргі уақытта «Fareed Khan» “. Khan shows how to create an end-to-end temporal agentic pipeline that transforms raw data into a dynamic knowledge base, and build a multi-agent system to measure performance. «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру . TGM is a research open source library designed to accelerate training workloads over dynamic graphs and facilitate prototyping of temporal graph learning methods. It natively supports both discrete and continuous-time graphs. Temporal graph modeling is what TGM focuses on The state of GraphRAG The state of GraphRAG And what about GraphRAG? Just over a year ago, GraphRAG was the hottest topic in AI. GraphRAG is an emerging set of techniques to enhance retrieval-augmented generation by integrating knowledge graphs, using their structured nature to provide richer, more nuanced context than standard vector search could offer. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. While evidence of widespread adoption is scarce, forward-looking applications are emerging. In agentic AI systems, the graph is evolving from a simple data source for retrieval into a foundational map for reasoning and coordination. Лорьковтың артықшылығы. The true value of the graph-centric approach becomes clear when applied to agentic AI Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ? No4J and . Avi Chawla shares a Қазір а . claims to decrease RAG retrieval error rate by 67%. Developer’s Guide to Graph RAG Графикалық қағидасы RAG және Graph RAG empirical study analyses when and how to use knowledge graphs for RAG Anthropic’s Contextual Retrieval There are more new GraphRAG variants too. takes cues from the brain to improve LLM retrieval. HippoRAG Graph-R1 GraphRAG және Reinforcement Learning қосылды. Бұл нүктеден абцисса осіне параллельді болатын тура сызық калибрлік қисықпен қиылысқанша жүргізіледі. HiRAG иерархиялық кластерді пайдаланады, оның ішінде бүкіл әлемдік аргументтерін айқындау үшін. Andreas Kolleger highlights «Бен Лорика» ұйымы . innovative approaches from the GraphRAG Track at AI Engineer World’s Fair 2025 5 breakthroughs you should know about in RAG Reimagined Sergey Vasiliev argues «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network технологиясына көшіру . «Графраг» идеяларына не айта алмайды, бірақ көптеген нәрселер бар. a pragmatic case study in balancing scalability with reasoning depth in GraphRAG systems Multimodal graphs Multimodal graphs A topic that’s gaining momentum in GraphRAG and beyond is multi-modality. is an all-in-one RAG system that leverages multimodal knowledge graphs for automatic entity extraction and cross-modal relationship discovery for enhanced understanding. RAG-Anything is a framework designed by David Hughes and Amy Hodler to seamlessly integrate visual and textual data for more comprehensive insights and more accurate responses. It combines embeddings that capture visual and audio semantics, graph-based reasoning and explainable outcomes. мультимедиалық графикалар combines structured knowledge representations with deep learning techniques to handle diverse information sources. Әкімшілік Multimodal for Knowledge Graphs (MM4KG) In “ Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Towards Multi-modal Graph Large Language Model Graph databases grow and evolve График базасы қауымдастығы және эволюциясы Жоа Макендрик ZDNet-де айтқанда, Граф базасы 24% - 26% -ға дейін 5 жылға дейін CAGR бар. and , respectively. The overall database market will grow 16% annually. График базасы, AI бумында, Gartner Бизнес зерттеу компаниясы As AI and RAG have given a significant boost to both graph and vector databases, people are trying to establish how these two compare, and when and how to use each. Andreas Blumauer . : they encode logic, preserve causality, and let you do symbolic + neural hybrid search, Shobhit Tankha chimes in. In André Lindenberg’s words: . compares vector and graph database semantics Graphs don’t just store facts A database tells you what is connected. A knowledge graph tells you why Graph databases are bustling with activity. First, we saw the unveiling of not one, but two new vendors in the last couple of months. , an efficient disk-based graph database for RDF knowledge graphs, is now in open beta. And , a low-latency in-memory graph database engine, is now open for early access. Tentris TuringDB Existing graph database vendors are making progress too. Әкімшілік , a new graph architecture that aims to eliminate data silos between transactional and analytical systems. Neo4j went HTAP by launching Infinigraph introduced engine improvements and support for AWS Graviton-based r8g instances. Amazon Neptune 1.4.5 «Aerospike Graph Database 3.0» АҚШ-та әзірленді, мұнай өндірушілердің оңайлықты, өңдеуін және құндылықты ұсынады. , bringing broad LLM compatibility, MCP support, precision entity linking, native GraphQL support and performance improvements. Graphwise announced the availability of versions 11 and 11.1 of GraphDB Kuzu v0.11.0 қарастырылды, монофайлы базасы, векторлық және жүктекті зерттеу индексін өтінімдер және жаңа LLM қолдау. «TigerGraph» компаниясының «Cuadrilla Capital» компаниясының стратегикалық инвестициясын ұсынады. «GQL» — жаңа графикалық мәслихаттау стандартты. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 419 адамды құрайды (2008). . And integrated with deep search. Microsoft is adding GQL support to KQL graph semantics Microsoft Fabric started offering graph analysis in Real-Time Intelligence Siren is the first investigative platform to offer GQL graph querying «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру . And now you can directly , thanks to the Ultipa VS Code Extensions. Getting Started with the Graph Query Language (GQL) run GQL queries in VS Code Graph data models: LPG vs. RDF, OWL vs. SHACL Графикалық деректер моделі: LPG vs RDF, OWL vs SHACL The LPG vs. RDF debate over graph data models never really goes away. Bryon Jacob explored RDF’s complete stack – (IRIs), (triples), (RDFS/OWL), (SPARQL), and . Jacob argues that . Идентификациясы structure semantics queries Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабы. and Atanas Kiryakov has a go at Ауызша қарым-қатынас дағдысы - комментарий Емдік дене шынықтыру, соның ішінде жүктіліктің кезеңдерінде қолданылатын дене жаттығуларының кешені. Ora Lassila agrees, debunking urban myths about RDF and explaining how ontologies help GraphRAG; bridging LPG and RDF frameworks In his exploration on , Kurt Cagle claims that we are soon likely to see the unification of LPG and RDF. Cagle also predicts that event-driven and dynamic knowledge graphs SHACL-based modeling will be more important going forward. He follows up . the future of knowledge graphs arguing it’s time to rethink Linked Data Тақырып: Әлемдік моделі GraphQL, Avro, SQL, RDF және Java сияқты схемалық дефиницијалы сөйлейді. . Netflix unveiled its UDA (Unified Data Architecture) to model once, represent everywhere S&P S&P S&P Global Marketplace-де жаңа AI-қол Метаданты, RDF-ның құжаттарынан берілді People are also debating OWL vs. SHACL. Holger Knublauch, Boris Pelakh, Pete Rivett and Jessica Talisman address this in , while Michael Iantosca argues that . the great semantic modeling debate both OWL and SHACL can be employed during the decision-making phase for AI Agents when using a knowledge graph Holger Knublauch shares a preview of . Veronika Heimsbakk’s book “ ” is open for pre-orders. And Kurt Cagle shows , and Абайдың . Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 1.2 адамды құрайды. Шахматтың практикалық Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? how to use SHACL to validate anything build user interfaces Graph AI: GNNs, graph transformers and foundational models Graph AI: GNNs, graph transformers and foundational models Тақырып: Қазіргі уақытта Қазақстан Республикасының Конституциясы қағидаларын дамытуда ерекшеліктер бар. ’? what is a ‘relational foundation model Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Kumo’s approach, “relational deep learning,” promises to change that. Kumo’s relational foundation model generalizes the to automatically represent any relational database as a single, interconnected graph, and learns directly from this graph representation. transformer architecture Оның үстіне Қырғызстанның өзінде де бұл идеяны қолдамайтындар жетерлік. and are working on similar approaches too. The evolution is far from over, and the future of graph AI promises to be even more deeply connected. Google бағдарламасы Yandex Microsoft компаниясы Janu Verma Graph Transformers бағдарламасы туралы хабарлайды. The Connected Data community is a great place for an .The authors of the have recently added a new chapter on graphs. Jure Leskovec shares . introduction to Graph Learning and GNNs Geometric Deep Learning textbook «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. PyG has evolved significantly since its initial release, establishing itself as a leading framework for Graph Neural Networks. that introduces substantial improvements in scalability and real-world application capabilities. PyG 2.0 is a comprehensive update . It is a PyTorch-based framework that provides a flexible and modular architecture for building and training GNN models for anomaly detection. GraGOD is a modern approach to time-series anomaly detection using GNN techniques Graph science: Strong perfect graphs, the new Dijkstra’s algorithm and convergent neural networks Graph science: Strong perfect graphs, the new Dijkstra’s algorithm and convergent neural networks Last but not least, advances on the scientific front for graphs. Starting with a . Chudnovsky’s breakthrough on the shows how abstract math creates real-world solutions. Мария Чудновский, «суперзвезда математикасы» 40 жылдан астам азайтылды. Strong Perfect Graph Conjecture Speaking of real-world solutions: when we use Google Maps to find the fastest route, behind the scenes, it’s running some version of Dijkstra’s algorithm. That’s been the standard way to compute “shortest paths” since the 1950s. : something people thought couldn’t really be improved in a meaningful way. Researchers have found a faster way to run Dijkstra’s shortest path algorithm Travis Thompson claims . Alexander Stage notes that this a . this transfers well into the way data products are built and consumed great theory milestone, but production routing already “changed the rules” years ago with preprocessing and smart graph engineering Miklós Molnár reports on Szegedy Balázs’ work on Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 211 адамды құрайды (2008).Тенділік комиссиясының шешіміне байланысты. . training neural networks with identical architectures representing graphs Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Keeping track of all things Graph Year over Year Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Keeping track of all things Graph Year over Year
