Graphs បានរក្សាទុកការសុវត្ថិភាពអ៊ីនធឺណិតសម្រាប់រយៈពេលយូរមកហើយការសំខាន់របស់ពួកគេបានកើនឡើងជាមួយនឹងភាពងាយស្រួលទំហំទូលំទូលាយ។ ខ្ញុំបានពិនិត្យឡើងវិញពីរបៀបដែល ការកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ អ្នកអាចការពារបរិស្ថាន CI / CD របស់ពួកគេដោយប្រើក្រាហ្វិក អ្នកអាចការពារបរិស្ថាន CI / CD របស់ពួកគេដោយប្រើក្រាហ្វិក សៀវភៅនេះពិនិត្យឡើងវិញគំនិតនេះនៅអំឡុងពេលនៃម៉ូដែលភាសាធំនិងបង្ហាញពីរបៀបដែលក្រាហ្វិកគឺជាគោលដៅក្នុងការផ្លាស់ប្តូរ AI សម្រាប់សុវត្ថិភាពពី hype ទៅអ្វីដែលមានប្រតិបត្តិការ។ tl;dr: នៅពេលដែលអ្នករួមបញ្ចូលគ្នានៃការបង្ហាញក្រាហ្វិកជាមួយនឹងការអនុម័ត LLM អ្នកទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវនិងការបង្ហាញនៅលើកម្រិតដែលរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យផ្ទាល់មិនអាចជួបប្រជុំគ្នា។ tl;dr: នៅពេលដែលអ្នករួមបញ្ចូលគ្នានៃការបង្ហាញក្រាហ្វិកជាមួយនឹងការអនុម័ត LLM អ្នកទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវនិងការបង្ហាញនៅលើកម្រិតដែលរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យផ្ទាល់មិនអាចជួបប្រជុំគ្នា។ Why cybersecurity isn’t keeping up in the age of vibe-everything Why cybersecurity is not keeping up in the age of vibe - អ្វីគ្រប់យ៉ាង LLMs បានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងពីរបៀបដែលកម្មវិធីនេះត្រូវបានបង្កើតឡើងប៉ុន្តែការទទួលយកការសុវត្ថិភាពអ៊ីនធឺណិតនៅតែមានលក្ខណៈពិសេស។ ក្នុងតំបន់ដូចជាការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី, " "ផលិតផលអាចជាលក្ខណៈមួយដែលមានការច្នៃប្រឌិតនិងភាពងាយស្រួលត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរប៉ុន្តែផលិតផលគឺមិនល្អឥតខ្ចោះ។ សីតុណ្ហា សីតុណ្ហា ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយការធ្វើការសុវត្ថិភាពគឺជាការផ្សេងគ្នានៃមូលដ្ឋាន: លទ្ធផលសុវត្ថិភាពតម្រូវឱ្យមានភាពត្រឹមត្រូវ, លក្ខណៈពិសេសខ្ពស់ / ការចែកចាយ, និងអ្វីដែលមានសំខាន់ណាស់, ការបង្ហាញ. ការបង្វិលនៃ LLMs នៅក្នុងការសុវត្ថិភាពគឺជាការធំទូលំទូលាយ។ ប្រព័ន្ធបង្វិលអាចបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការបង្វិលការ នៅពេលដែលម៉ូដែលទាំងនេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការដូចជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការនិងប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធ Grounding and explainability: Where things get complicated for LLMs in cybersecurity ការកំណត់និងការពន្យល់: នៅពេលដែលអ្វីបានក្លាយជាសាកល្បងសម្រាប់ LLMs នៅក្នុងការសុវត្ថិភាពកុំព្យូទ័រ នៅពេលដែលអ្នកជំរុញ LLM ដើម្បីសរសេរសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅ ការសុវត្ថិភាពគឺជាការផ្សេងគ្នានេះ។ សូមពិនិត្យមើលការសន្សំការនៃការសន្សំ EC2 ដោយផ្អែកលើដំណោះស្រាយនៃការសន្សំ API ។ សូម្បីតែ token មួយដែលមិនត្រឹមត្រូវ (ដូចជាការសន្សំការសុវត្ថិភាពឬការបាត់បន្ថយច្បាប់ ingress) អាចកាត់បន្ថយការសន្សំទាំងអស់។ ការសន្សំការសន្សំដែលអាចទទួលបានគួរតែមានកម្រិតខ្ពស់។ លក្ខណៈពិសេសនៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់នៃការសម្រេចខ្ចប់។ ការរចនាសម្ព័ន្ធកម្រិតខ្ពស់ / ការរចនាសម្ព័ន្ធអាចអនុញ្ញាតឱ្យមានកម្រិតខ្ពស់ជាងមុនដោយសារតែយើងអាចរចនាសម្ព័ន្ធនិងរចនាសម្ព័ន្ធ hypothesis ។ ការពិនិត្យឡើងវិញគឺជាការគណនីជាមួយអ្នកត្រួតពិនិត្យ, វិស្វករនិងក្រុមប្រឹក្សាភិបាលគ្រប់គ្រង / ការអនុវត្ត។ ដោយមិនមានក្រាហ្វិកអ្នកមានប្រសិទ្ធិភាពណែនាំឱ្យពួកគេជឿទុកចិត្តនូវដំណោះស្រាយ token ដែលមានប្រសិទ្ធិភាព។ វាគឺជាការគណនានៅពេលដែលពួកគេគួរថា "អ្វីបានជាការពិនិត្យឡើងវិញនេះ?" ជាមួយនឹងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធគោលបំណងទាំងអស់ត្រូវបានកាត់បន្ថយទៅជាដំណើរការដែលអាចមើលឃើញ: អ្វីដែលមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើ នៅពេលដែលក្លឹបចូលទៅក្នុង ទិន្នន័យពីការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូល។ Graph form: (i-0a12) -[HAS_SG]- (sg-0aa1) -[ALLOWS {proto:tcp, port:22}]- (0.0.0.0/0) (i-0a12) -[HAS_SG]- (sg-0bb2) -[ALLOWS {proto:tcp, port:5432}]- (10.0.2.0/24) Raw JSON: Raw JSON: { "Reservations": [{ "Instances": [{ "InstanceId": "i-0a12", "SecurityGroups": [ {"GroupId": "sg-0aa1","GroupName":"web-sg"}, {"GroupId": "sg-0bb2","GroupName":"db-sg"} ], "Tags": [{"Key":"Name","Value":"prod-web-1"}, ...], "BlockDeviceMappings": [...], "NetworkInterfaces": [{"Ipv6Addresses":[], "PrivateIpAddress":"10.0.1.23", ...}], ... }, ...] }], "SecurityGroups": [{ "GroupId": "sg-0aa1", "IpPermissions": [{ "IpProtocol": "tcp", "FromPort": 22, "ToPort": 22, "IpRanges": [{"CidrIp":"0.0.0.0/0"}], "UserIdGroupPairs": [] }, ...], "Description": "allow-ssh", ... }, ...] } ដើម្បីទទួលបានការបញ្ជាក់សុវត្ថិភាពដូចគ្នាពី JSON ដំបូង, LLM នឹងត្រូវដំណើរការតាមរយៈដំណោះស្រាយជាច្រើនដំណោះស្រាយដំណោះស្រាយ: ការកំណត់កំណត់កំណត់ "i-0a12" ក្នុងកំណត់កំណត់ Reservations[0].Instances[0] ការពិនិត្យឡើងវិញទំហំ SecurityGroups ដើម្បីពិនិត្យឡើងវិញ ID របស់ក្រុម ការផ្លាស់ប្តូរ IDs ទាំងនេះទៅក្នុងផ្នែក SecurityGroups មួយដោយខ្លួនឯង (ប្រសិនបើមានលក្ខណៈសម្បត្តិជាច្រើន) ការចូលទៅក្នុងទំហំ IpPermissions នៃក្រុមទាំងអស់ ការពន្យល់ IpRanges ដើម្បីយល់ដឹងអំពីគំរូការចូលបណ្តាញ នេះបង្កើតកម្រិតខ្ពស់នៃការបាត់បង់នៅលើចំណុចទិន្នន័យបង្អួច, នៅពេលដែលជំហានទាំងអស់នេះបានបង្ហាញនូវសមត្ថភាពនៃការបាត់បង់ឬការសង្អួច. ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយការបង្ហាញក្រាហ្វិកផ្តល់ជូននូវដំណោះស្រាយដោយផ្ទាល់ប្រហែលជា Deterministic ។ ក្នុងនាមជាការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការរចនាសម្ព័ន្ធពិសេសនៃក្រាហ្វិកបានកាត់បន្ថយអារម្មណ៍និងកាត់បន្ថយការផ្លាស់ប្តូរ token បន្ទាប់។ ការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរ។ (អ៊ីនធឺណិត) -[អ៊ីនធឺណិត]-> (អ៊ីនធឺណិត) -[អ៊ីនធឺណិត]-> (0.0.0.0/0) នៅទីនេះយើងប្រើសម្រាប់វា heuristically ដើម្បីប្រៀបធៀប (a) កម្រិតខុសគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានិង (b) កម្រិតខុសគ្នានៃការផ្លាស់ប្តូរ token បន្ទាប់នៃគំរូនេះគឺជា។ Low entropy ⇒ explicit លក្ខណៈពិសេស ⇒ លក្ខណៈពិសេស លក្ខណៈពិសេស How scattered or ambiguous is the data the model must reason over? \ JSON:** High entropy - nested arrays, optional fields, implicit relationships. Context entropy (input): Low entropy - explicit nodes/edges encapsulate semantics and constrain interpretation. Graph: How many tokens are “acceptable” at each prediction step? For low-level security judgments, we want a small prediction space (ideally near-deterministic). Graph-grounded reasoning reduces generation entropy by providing fewer plausible next steps, aligning with how transformer attention concentrates probability mass. Generation entropy (output/tokens): High entropy - the model's attention must span across nested arrays, optional fields, and implicit relationships, which creates a diffuse attention pattern across hundreds of tokens. JSON: : Low entropy - focuses attention on explicit, typed relationships, dramatically reducing the attention entropy. Graph ការផ្តល់ជូន GraphRAG ការអនុវត្តរបស់ Microsoft បានបង្ហាញថា ការស្វែងរកដោយផ្អែកលើក្រាហ្វិកធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងជាង RAG ប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលប្រសិនបើមានទំហំទូលំទូលាយនិងទំហំទូលំទូលំទូលាយ (កើនឡើង 72-83% នៃការប្រៀបធៀបតាមបណ្តុះបណ្តាល) ។ ជាការសំខាន់ណាស់, ការបណ្តុះបណ្តាលតាមបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវឱ្យមានតម្រូវការ។ វិញ្ញាបនប័ត្រពិតប្រាកដនៃអត្ថប្រយោជន៍ វិញ្ញាបនប័ត្រពិតប្រាកដនៃអត្ថប្រយោជន៍ ការកាត់បន្ថយប្រភេទទាំងពីរនៃ entropy ដោយការរចនាសម្ព័ន្ធគំនិតនិងការកាត់បន្ថយការបង្កើតបានបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនិងធ្វើឱ្យការពន្យល់មានប្រសិទ្ធិភាព: "យើងបានបង្ហាញការផ្លាស់ប្តូរខាងលិចដោយសារតែកម្រិត X → Y មាននិងច្បាប់ Z អនុញ្ញាតឱ្យវា។" លើសពីការកាត់បន្ថយអាក្រក់, GraphRAG បានដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាពដែលមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់ RAG ដែលមានសៀវភៅតែប៉ុណ្ណោះដោយបង្កើតបញ្ហាពីទំនាក់ទំនងមិនមែនជាផ្នែកមួយ។ សម្រាប់ "AWS Lambda អាចចូលចូលទៅក្នុងសៀវភៅណាមួយ?", វិញ្ញាបនប័ត្រដែលមានប្រសិទ្ធិភាព—តម្រូវការតម្រូវការតម្រូវការតម្រូវការតម្រូវការតម្រូវការតម្រូវការនិងតម្រូវការតម្រូវការគឺមិនមាននៅក្នុងសៀវភៅសំណួរនិងត្រូវបានបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្ត Tackling the scale and semantics challenges ការដោះស្រាយនឹងការជំរុញទំហំនិងការជំរុញ semantics ដូចដែលខ្ញុំបាននិយាយនៅក្នុងសៀវភៅមុនរបស់ខ្ញុំ, ការបង្ហាញកម្រិតខ្ពស់នៃទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់របស់ទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់ជាងទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន សម្ភារៈបច្ចេកទេសទាំងនេះដែលត្រូវបានពាក់ព័ន្ធដោយការគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាពគុណភាព The Scale Challenge សូមអរគុណសម្បត្តិនៃការរៀបចំនៃប្រព័ន្ធអ៊ីនធឺណិតដែលមានទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទ ប្រសិនបើយើងអាចដោះស្រាយគម្រោងក្រាហ្វិក cross-vendor ទាំងអស់ទៅក្នុងបង្វិលប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិ ការអនុវត្តបច្ចេកទេស RAG ដើម្បីផ្គត់ផ្គង់ការរចនាសម្រាប់ការរចនាសម្រាប់ការរចនាសម្រាប់ការបញ្ជាក់ឯកទេស។ Potential solution: The Semantic Gap ទោះបីជាតម្រូវការមួយចំនួនមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងច្បាស់ (A → B) ទោះបីជាតម្រូវការមួយចំនួនមិនមាន។ ទោះបីជាតម្រូវការ A → B → C: អ្វីដែលខ្សែនេះបង្ហាញយើងអំពីទំនាក់ទំនងរវាង A និង C? ដោយគ្មានការប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានការប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើ។ ការប្រើប្រាស់សមត្ថភាព RAG ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល vectors graph (A→B→C) ជាមួយនឹង vectors ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល Potential solution: Looking ahead ពិនិត្យឡើងវិញ គោលបំណងទាំងនេះមិនមែនជាគោលបំណងដែលមិនអាចបាត់បង់បានទេ; ពួកគេគឺជាគោលបំណងនៃការរចនាដែលកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយល្អឥតខ្ចោះ។ ការដោះស្រាយត្រូវបានបង្កើតឡើងតាមរយៈវិធីសាស្រ្ត hybrid ដែលប្រើបច្ចេកទេស RAG ដើម្បីបង្កើត sub-graphs ដែលមានតម្រូវការក្នុងការបញ្ជាក់ឯកទេសនិងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលដោយមានបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីបង្កើតបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះ ការជឿទុកចិត្តរបស់អ្នកជំនាញវិជ្ជាជីវៈសុវត្ថិភាពគឺជាការជឿទុកចិត្ត: អ្នកជំនាញវិជ្ជាជីវៈសុវត្ថិភាពបានជួបប្រទះជាមួយ AI អំពីអ្វីដែលមានតម្លៃឥឡូវនេះ, សប្តាហ៍ចុងក្រោយ, ឬសប្តាហ៍ចុងក្រោយ, ដូច្នេះមិនមែនជាការជឿទុកចិត្តក្នុងការជឿទុកចិត្តក្នុងការជឿទុកចិត្តនៃការជឿទុកចិត្ត.
