Knowledge Graphs and Graph RAG Galore, New Graph Database Engines, Graph Analytics and Visualization, and Graph Foundation Models. کیا آپ مارکیٹ تحقیق کے رپورٹوں پر اعتماد کرتے ہیں؟ اگر آپ ایسا کرتے ہیں تو، یہاں غور کرنے کے لئے ثبوت نمبر 1 ہے: عالمی علم گراف مارکیٹ کی توقع ہے کہ 2030 تک $ 6.93 بلین تک پہنچ جائے گا، 2024 میں $ 1.06 بلین سے، 36.6٪ کی CAGR پر بڑھتی ہوئی ہے. کیا آپ تجزیہ کار کمپنیوں پر بھروسہ کرتے ہیں؟ اگر آپ ایسا کرتے ہیں تو، یہاں غور کرنے کے لئے ثبوت #2 ہے: گارٹنر کے گاہکوں کے سوالات میں سے تقریباً 50٪ AI کے موضوع پر گراف ٹیکنالوجی کے استعمال کے ارد گرد بحث شامل ہیں. کیا آپ مارکیٹ سگنل پر بھروسہ کرتے ہیں؟ اگر آپ ایسا کرتے ہیں تو، یہاں غور کرنے کے لئے ثبوت نمبر 3 ہے: RDFox اور data.world جیسے گراف پر مبنی مصنوعات Samsung Galaxy S25 اور ServiceNow کے طور پر گھریلو مصنوعات کو طاقتور کر رہے ہیں. ان تمام ثبوتوں کو ایک ہی سمت کی طرف اشارہ کرتا ہے: گراف زمین کی تنوع، گہرائی اور گہرائی کے لحاظ سے تیزی سے ترقی کر رہا ہے اور نقطہ نظر مثبت ہے، اوپر اور نیچے کے باوجود. لیکن اس گراف سے متعلق اخبارات اور نقطہ نظر کے اس دورے کو پڑھنے کے لئے ایک اچھا وجہ ہے اگر آپ مندرجہ ذیل میں سے کسی بھی پر اعتماد نہیں کرتے ہیں، یا اس کے بارے میں فکر نہیں کرتے ہیں. گراف کے ڈیزائن، نئے گراف ڈیٹا بیس انجن، گراف RAG پر متغیر، گراف تجزیہ کے لئے ایک راستہ کار، اور گراف فاؤنڈیشن ماڈل، پیمانے پر ایپلی کیشنز، LLMs اور گرافز کے بارے میں سیکھنے کے لئے پڑھیں. مواد کی میز Graph ٹیکنالوجی کے میدان گراف مارکیٹ Outlook پائیدار اثاثوں کے طور پر علم گرافز کی تعمیر اور ارزیابی علم گرافز M&A کے ذریعے گھریلو ناموں کو طاقت دیتے ہیں علم گرافز pragmatic AI کے لئے ضروری حقیقت کی سطح کے طور پر گراف RAG Galore نئے گراف ڈیٹا بیس انجن، معیاری اور کارکردگی Graph Analytics and Visualization: Roadmap، خصوصیات اور پلیٹ فارمز Graph Foundation ماڈل، مقیاس میں درخواستیں، LLMs اور Graphs گراف کے سال کا یہ نمبر آپ کو G.V()، metaphacts، Connected Data London، اور Built to Last کی طرف سے لایا گیا ہے. اگر آپ اگلے ایڈیشن میں پیش کیا جانا چاہتے ہیں اور اس کام کی حمایت کرنا چاہتے ہیں تو، چلیں! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last پی آئی اے( میٹھی LONDON ڈیٹا کے مترادفات آخر میں بنایا گیا اگر آپ ایک آنے والی پوسٹ میں پیش کیا جانا چاہتے ہیں اور اس کام کی حمایت کرنا چاہتے ہیں، ! باہر آؤٹ You already understand the power of graph technology. G.V() helps you understand your graph. G.V() ایک گراف ڈیٹا بیس IDE ہے جو آپ کو لکھنے، عمل کرنے اور ٹیسٹ کے سوالات کی مدد کرتا ہے؛ آپ کے ڈیٹا ماڈل کو ٹریک کریں؛ آپ کے گراف ڈیٹا کو پرواز پر تلاش کریں اور ترمیم کریں؛ اور طاقتور گراف ڈیٹا ویڈیوز کے ساتھ آپ کے کام کو دکھائیں. 18 مختلف گراف ٹیکنالوجیوں کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے اور بڑھتا ہے، G.V() استعمال کرنے کے لئے آسان، کم قیمت، کم ذمہ داری، فروخت کرنے والے غیر معمولی ہے، اور کسی بھی سیکورٹی آرکیٹیکل کے ساتھ اچھی طرح کام کرتا ہے. Try out G.V() for yourself and start querying your database in less than 5 minutes: gdotv.com زمرہ:Gdotv.com Graph ٹیکنالوجی پرچم کے یہ 2014 کے بعد سے گراف ٹیکنالوجی کی دنیا کا نقشہ بنانے میں مدد کر رہا ہے. اس کا مقصد گراف ٹیکنالوجی کی دنیا میں اہم اقسام اور ان اقسام میں اہم کھلاڑیوں کو پیش کرنے کے لئے ہے. graph technology landscape infographic کے بارے میں معلومات یقینی طور پر، جیسا کہ لنکوریوس میں ان کے تخلیق کاروں نے تسلیم کیا ہے، یہ صرف ایک شروع نقطہ ہے، مکمل فہرست نہیں ہے. یہ ممکن نہیں ہوسکتا ہے، ایک ڈومین کے لئے جو تحقیق اور ترقی کے نوٹ اور مارکیٹ کی ترقی دونوں کے لحاظ سے اتنا تیزی سے ترقی کر رہا ہے. گراف ٹیکنالوجی کے میدان کی پیروی کرنے کے لئے مسلسل توجہ اور سخت کام کی ضرورت ہے، اس وجہ سے infographic اور پیروی کی رپورٹ صرف ہر 5 سال میں ایک بار اپ ڈیٹ کی جاتی ہے. 2024 ورژن سے منسلک کیا گیا ہے کہ زیادہ سے زیادہ تنظیموں کو گراف ٹیکنالوجی کو قبول کر رہے ہیں، کیونکہ وہ یہ استعمال کی صورتوں کی ایک بڑھتی ہوئی تعداد کے لئے ایک اثاثہ بناتے ہیں. کی طرف سے Paco Nathan، Tony Seale کی طرف سے، اور Nicolas Figay کی طرف سے 2025 میں گراف ٹیکنالوجی کے منتظر 2025 میں علم گراف کے لئے پیش گوئی ایک اور graph tech landscape کا دوبارہ ترمیم AI you can trust, powered by semantics جب AI کارپوریٹ مخصوص کنٹیکٹ کی کمی ہوتی ہے، تو یہ صرف گمان ہے. جولائی 2025 میں، metis metaphacts کے نئے علم ڈھانچے AI پلیٹ فارم ہے جو غیر متصل کارپوریٹ ڈیٹا کو حقیقی کاروباری قدر میں تبدیل کرتا ہے. metis کے ساتھ، کمپنیوں کو کر سکتے ہیں: ● درستگی اور اعتماد کے لئے انٹرپرائز سیانٹک میں زمین AI جوابات ● Conversational انٹرفیس کے ساتھ سامان کے ساتھ اپنی مرضی کے علم کی طرف سے ڈیزائن اور انسٹال AI ایجنٹ ● انٹرپرائز ڈیٹا کے استعمال کا کنٹرول اور ایڈجسٹ ● summarization، entity linking اور query execution جیسے اوزار کا مجموعہ کریں — bybusiness-specific Semantics کی طاقت Semantics میں AI کی بنیاد پر، metis آپ کے کاروبار کو واقعی سمجھتا ہے کہ AI فراہم کرتا ہے، جبکہ سیکورٹی، وضاحت اور قابل اعتماد کو یقینی بناتا ہے. مزید جاننے کے لئے! رابطے کے مترادفات علم گراف مارکیٹ کے نقطہ نظر گراف ٹیکنالوجی کی بڑھتی ہوئی قبولیت کے اہم ڈرائیور، جس کی شناخت کی گئی ہے AI / generative AI حلوں کے لئے بڑھتی ہوئی طلب، ڈیٹا حجم اور پیچیدگی میں تیزی سے اضافہ، اور سمینٹک تلاش کے لئے بڑھتی ہوئی طلب. تحقیق اور مارکیٹوں کے علم گراف تحقیق رپورٹ 2025 علم گراف مارکیٹ 2024 میں 1.06 بلین ڈالر تک کی توقع کی جاتی ہے، 2030 تک 6.93 بلین ڈالر تک، 36.6٪ کے مرکب سالانہ ترقی کی شرح (CAGR) کے ساتھ. تحقیق اور مارکیٹز نے مہارت اور واقفیت کی کمی اور معیار اور انٹرفیس کے طور پر مارکیٹ کی ترقی کو روکنے کے لئے اہم چیلنجوں کے طور پر اشارہ کیا ہے - اگرچہ یہ بدل رہا ہے. Connected Data London is back! Connecting Data, People & Ideas since 2016. Connected Data London ہر چیز پر ایک کمیونٹی، واقعات، اور سوچ کی قیادت فراہم کرتا ہے Knowledge Graph، Graph Analytics، AI، Data Science، Graph Databases اور Semantic Technology. The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things. چاہے آپ انجینئر، ڈیٹا سائنسدان، آرکیٹیکل یا فیصلے کرنے والے ہیں، یہ آپ کے بہترین ذہنوں کے ساتھ رابطہ کرنے کا موقع ہے جو کنکٹ ڈیٹا اور مکمل پروگرام کے مستقبل کو تشکیل دیتے ہیں: ماہرین کی باتیں Innovators کے ساتھ نیٹ ورکنگ حقیقی دنیا کے واقعات کا مطالعہ عملی کامرس کشمیر شام 🔸 Leonardo Royal Hotel Tower Bridge نومبر 20-21، 2025 سستے ابتدائی پرندوں کے ٹکٹ اب دستیاب ہیں 2025.connected-data.لینڈن پائیدار اثاثوں کے طور پر علم گرافز کی تعمیر اور ارزیابی تحقیق اور مارکیٹوں کی رپورٹ ایک موقع کے طور پر "علم گراف کی تیزی سے پھیلنے" کی شناخت کرتا ہے. اگرچہ ہم یقینی طور پر اس کے علامات دیکھتے ہیں، یہاں کچھ نقطہ نظر کرنے کے قابل ہیں. جیسا کہ علم گرافوں کی مقبولیت بڑھتی ہے، ان کی تنصیب کی پیچیدگی اس بات پر توجہ مرکوز کرتی ہے کہ وہ تنظیم کے استعمال کے معاملے کے لئے صحیح حل ہیں یا نہیں. ’’۔ آپ کے استعمال کے کیسوں کے لئے علم گراف کی قابلیت کا اندازہ کیسے کریں گارٹرن نے 2024 میں نئے ٹیکنالوجیوں کے لئے ہائپ سائیکل میں Critical Enabler ٹیکنالوجیوں کے دل میں علم گرافوں کی شناخت کی، اور اس بات کا ذکر کیا کہ 2024 کے لئے ڈیٹا یونٹنگ اور انجینئرنگ میں سب سے اوپر 10 رجحانات میں سے ایک تھا. تاہم، گارٹرن کا پتہ چلتا ہے کہ اگرچہ علم گراف استعمال کے واقعات کے بارے میں آگاہی بڑھ رہی ہے، اس طرح کے منصوبوں میں سرمایہ کاری کرنے کی خواہش یا کاروباری خریداری کم ہے. Mike Dillinger کے طور پر ، امیر علم گراف طویل عمر کے اثاثے ہیں، جو ایک طویل وقت کی زندگی رکھتے ہیں، عام طور پر ایک کاروباری یا اقتصادی kontext میں، طویل وقت کے دوران فائدہ یا قدر فراہم کرتے ہیں. وہ عام طور پر فروخت کے لئے نہیں ہیں لیکن آپریشن کے لئے مکمل طور پر ضروری ہیں، جیسے دیگر اثاثے جیسے مال، آلات، اور مشینیں. نوٹیں علم گراف تنظیم کی CapEx ہیں، اور انہیں اس طرح کا اندازہ کیا جانا چاہئے. ان کی قیمت کو ان کی صلاحیتوں پر مبنی ہونا چاہئے، جس میں ڈیٹا حکمرانی سے AI ایپلی کیشنز تک ہے. میں » "، Lulit Tesfaye نوٹ کرتا ہے کہ اکثر وقت، تنظیموں کو منافع اور منافع مساوات کی ایک محدود سمجھ ہے. “اور Gartner کا حصہ ہے” ’’ کیوں گراف اپلی کیشن ناکام ایک عظیم گراف بنانے کے لئے کیا کرنا چاہئے AI-Driven Enterprise Applications کی اجازت دینے والے علم گراف کیسے بنائیں جیکسی Talisman chimes in کے ساتھ ، نوٹ کرتے ہوئے کہ سمینٹک علم کے انتظام کے لئے ایک منظم، وسیع پیمانے پر نقطہ نظر اچھی طرح سے مقرر شدہ ROI میٹرک کے ساتھ سرمایہ کاری کی وضاحت کرسکتا ہے اور ڈیٹا کی معیار اور حکومت کو بہتر بناتا ہے، AI کی کامیابی کے لئے ضروری ہے. . Ontology پائپ لائن Semantic Knowledge Systems کو طاقت دینے کے لئے کہاں سے شروع کریں جب آپ ایک انٹولوجی کی تعمیر کرنا چاہتے ہیں علم گراف بنانے کے لئے آلات کی کمی بھی نہیں ہے. Yassir Lairgi نے اشتراک کیا , ایک پائٹون پیکج جس میں حل شدہ اشیاء اور تعلقات کے ساتھ متوازن علم گرافوں کو بڑھتی ہوئی طور پر تعمیر کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. اور (Semantic-Enhanced Programmable Graph) ایک نئی نسل کے کارپوریٹ علم گراف (EKG) انجن ہے، دو طرفہ طور پر LLMs اور علم گرافوں کی طرف سے بہتر. 2 کلو گرام WhyHow Open Sourced اس کے Knowledge Graph سٹوڈیو OpenSPG کے علم کی گرافیاں منجمد اور خریداری کے ذریعہ گھریلو ناموں کو طاقت دیتے ہیں حقیقت یہ ہے کہ علم گراف ان تنظیموں کے لئے ایک سرمایہ کاری ہیں جو AI کی تعمیر کے بارے میں سنجیدگی سے سمجھتے ہیں. جیسا کہ جیو ہیلگر نے ذکر کیا ہے، یہ جاری ہے ،جیسا کہ جنم اور سیگنال کی سطح پر ServiceNow اس کو حاصل کرتا ہے، اور AI کے لئے ڈیٹا میں مزید گہری جانچ کرنے کے لئے data.world کی خریداری کر رہا ہے سمارٹ سافٹ ویئر کی صنعت میں توسیع "گٹارٹرن کی فہرست گروپ کے مطابق، تکنیکی رہنماؤں کے 4٪ کا خیال ہے کہ ان کے اعداد و شمار AI کے لئے تیار ہیں - یہ کافی نوکری ہے. 2026 تک، AI منصوبوں میں 60٪ ناکام ہو جائے گا کیونکہ اعداد و شمار AI کے لئے تیار نہیں ہیں. "اس بات کو Gaurav Rewari، Senior Vice President اور ServiceNow کے ڈیٹا اور تجزیہ کی مصنوعات کے جنرل مینجمنٹ نے data.world کی خریداری کے سلسلے میں کہا. انفرادی رپورٹ دیگر اعداد و شمار کیٹیکل ماہرین موجود ہیں، لیکن ریوی نے کہا کہ ڈیٹا.ورلڈ کے علم گراف کے انضمام نے اسے ServiceNow کے لئے اچھی طرح سے مناسب بنایا ہے. ServiceNow نے پہلے ہی علم گراف کی حمایت کی ہے، لیکن data.world میٹا ڈیٹا جمع کرنے والوں اور علم گراف کے تجربے کو بھیجتا ہے جو ServiceNow کے گراف کو مزید غنی کر سکتا ہے. اس سال کے آغاز میں، آکسفورڈ یونیورسٹی کی 2017 میں تین دنیا کے معروف کمپیوٹر سائنس پروفیسرز کی طرف سے علم پر مبنی AI ٹیکنالوجی کے شعبے میں، آکسفورڈ سیمنٹک ٹیکنالوجی نے جولائی 2024 میں سامسونگ الیکٹرانکس کی طرف سے خریدا تھا. سامسونگ نے آکسفورڈ سیمنٹک ٹیکنالوجی کی ٹیکنالوجی پر مبنی نئے AI خصوصیات کے ساتھ نئے گلیکس S25 سیریز کا آغاز کیا کمپنی کی RDFox® ٹیکنالوجی ، اور تازہ ترین Galaxy S25 سیریز میں شامل کیا جائے گا. . سامسونگ کے ذاتی ڈیٹا انجینئر کے پیچھے علم گراف کا استعمال کرتے ہوئے ہیرپراجیز صارف کے تجربات پیدا کرنے کے لئے Ian Horrocks نے سامسونگ کے Unpacked ایونٹ میں بات چیت میں حصہ لیا Year of the Graph Newsletter پر دستخط کریں اگر آپ اس نیٹ ورک سے لطف اندوز ہیں تو، اس بات کو یقینی بنائیں کہ یہ ہمیشہ آپ کے ای میل باکس میں براہ راست پہنچتا ہے. Year of the Graph Newsletter پر دستخط کریں اگر آپ اس نیٹ ورک سے لطف اندوز ہیں تو، اس بات کو یقینی بنائیں کہ یہ ہمیشہ آپ کے ای میل باکس میں براہ راست پہنچتا ہے. علم گرافز Pragmatic AI کے لئے ضروری حقیقت کی سطح کے طور پر تنظیموں کو ای ای اے کو قبول کرنے کے لئے ایک اہم چیلنج کا سامنا کرنا پڑتا ہے: کس طرح ان کے ڈومین مخصوص علم کو اس طرح استعمال کرنے کے لئے AI کا استعمال کریں جو قابل اعتماد نتائج فراہم کرتا ہے. یہ ایک گہری بات چیت کے بارے میں ہے ٹونی سیل کے ساتھ. یہ علم گراف سب سے پہلے اصولوں سے محفوظ، تصدیق شدہ AI، حقیقی دنیا کے تجربے، رجحانات، پیش گوئیوں، اور مستقبل کے راستے کے لئے ایپلی کیشن کے نمونوں کے لئے سب کچھ پر مشتمل ہے. سیل، بھی "The Knowledge Graph Guy" کے طور پر جانا جاتا ہے. علم گرافز Pragmatic AI کے لئے ضروری حقیقت کی سطح کے طور پر کچھ متعلقہ مضامین: " ’’اور اس کے علاوہ ‘‘ ” – دونوں انٹرپرائز Knowledge کی طرف سے، علم کے مختلف پہلوؤں کو ظاہر کرنے کے لئے پہلا اصول. اور Veronika Heimsbakk وضاحت کرتا ہے اور اس کے علاوہ مختلف قسم کے گراف کیا ہیں؟ سب سے زیادہ عام غلط فہمی اور ان کے اطلاقات کو سمجھنے Semantics کیا ہے اور یہ کیوں اہم ہے؟ Dummies کے لئے علم گراف گراف RAG گالری GenAI اپنانے میں ہتھیاروں کے باوجود، یا بالکل اس کی وجہ سے، GenAI کی طرف سے طاقتور سسٹموں کو کنٹرول ماحول میں قابل اعتماد معلومات کے ساتھ مل کر سب سے زیادہ حاصل کرتے ہوئے، RAG (Retrieval Augmented Generation) مسلسل توجہ حاصل کر رہا ہے. Graph RAG کے لئے ایک داخلہ کے لئے، چیک کریں “ ’’اُس نے اُس کو لے لیا‘‘ اور ایک اور A کے یہ بھی جانا جاتا ہے کہ Jakob Pörschmann، جو اس کے بعد تفصیل سے ایک . Graph RAG کے ساتھ اعداد و شمار کو جمہوری بنانے: یہ کیا ہے، یہ کیا کر سکتا ہے، اس کا اندازہ کیسے کریں Connected Data Knowledge Graph چیلنج Kuzu پر مبنی کھلی سافٹ ویئر G.V پر نظر رکھنے کے لئے () Graph RAG کے مترادفات Google Cloud Stack پر انسٹال گزشتہ چند ماہوں میں، ہم نے مائیکروسافٹ کو دیکھا ہے بہتر بنانے کے لئے، جیسے اور آزاد کرنے کے لئے LazyGraphRAG Graph RAG کے لئے ایک اہم انتباہ کا حل کرنے کے لئے ہے، یعنی یہ ہے کہ لیکن وہاں ہیں . Open-sourcing اس Graph RAG اپلی کیشن نئے ڈومینز کے لئے تیزی سے اپ ڈیٹ کرنے کے لئے آٹو ٹوننگ ڈینمک کمیونٹی انتخاب لامحدود استعمال کرنے کے لئے قیمتی Graph RAG کے ساتھ مزید مسائل یہی وجہ ہے کہ آئیریا Adamchic کی طرح لوگ ان کو حل کرنے کے لئے اختیارات کے ساتھ آتے ہیں. یہ ڈومین کے علم کو ایک کہا جاتا ontology layer میں استعمال کرنے پر منحصر ہے.She also developed a یہ ڈومین کے علم پر منحصر نہیں ہے، جبکہ Elena Kohlwey . ڈراپ پر مؤثر RAG کے لئے تین قسم کی فکسڈ انٹرفیس آرکیٹیکل NLP پر مبنی تبدیلیاں اعلی درجے کے RAG ماڈلوں کی دنیا پر چلتا ہے اس کے برعکس، ایک RAG متبادل ہے جو بڑے زبان ماڈل کے لئے ontology پر مبنی تلاش کی بڑھتی ہوئی نسل پیش کرتا ہے. 10x سستا، ذہین معلومات کی وصولی کا وعدہ. چھوٹے زبانوں کے ماڈل کے لئے تقریبا LLM درست RAG کو صرف 25٪ اسٹوریج کے ساتھ پیش کرتا ہے. intention-based اور contextally aligned knowledge retrieval کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. رگ کینسر مینیجر غصے سے RAG کے لئے ایک graph foundation ماڈل ہے. LLM تفہیم کے لئے ایک Graph Neural Retrieval استعمال کرتا ہے. ایک Graph RAG متغیر ہے جو ہومونگ گرافوں کے بجائے اچھی طرح سے چمکنے والی سیانٹک یونٹس، یونٹس، رشتے اور اعلی سطح کے خلاصے کے ساتھ heterogeneous گراف استعمال کرتا ہے. سوالوں کو گراف نمونوں میں تبدیل کرتا ہے اور ایک گراف semantic فاصلے میٹرک کا استعمال کرتے ہوئے کانگریٹ subgraphs کے ساتھ ان کی توازن کرتا ہے. زمرہ:RAG زینب نوٹ کریں سمیراگ غیر ٹیکسٹائل ڈیٹا جیسے تصاویر اور آڈیو پر کلک کریں. مؤثر طریقے سے flow-based کاٹنے کے ساتھ اضافی معلومات کو کم کرتا ہے، جبکہ LLMs کو path-based پلوٹنگ کے ساتھ زیادہ منطقی اور مطابقت پذیر جوابات پیدا کرنے کے لئے ہدایت دیتا ہے. دوبارہ سوالوں کو بہتر بناتا ہے، ساختہ وجہی گراف حاصل کرتا ہے، اور ایک دوسرے کے ساتھ منسلک علم کے ذرائع پر multi-hop وجہی تفہیم کی اجازت دیتا ہے. mms کے لئے پیٹرن CDF-RAG کے لئے A کے GraphRAG کے کام کی رفتار کو رسمی بناتا ہے، ہر مرحلے میں بنیادی ٹیکنالوجیوں اور تربیت کے طریقوں کی وضاحت کرتا ہے، بعد میں کاموں، ایپلی کیشن ڈومینز، تجزیہ کے طریقوں، اور صنعتی استعمال کے کیسوں کا مطالعہ کرتا ہے اور مستقبل کی تحقیق کی ہدایتوں کا مطالعہ کرتا ہے. Graph RAG کے بارے میں معلومات پیکا ناتان ، ، اور برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے مہربانی برائے اور A . GraphRAG میں Graph کے مترادفات لیٹرا جی یو ہابھی ہابھی مضبوط حلوں کی تعمیر کے لئے ایک نظریاتی نقطہ نظر کا اشتراک کرتا ہے علم گراف پیدا کرنے اور بصیرت کرنے کے لئے گراف RAG کھلے ذریعہ سٹاک کا مجموعہ آخر میں، یہ ہو سکتا ہے بہت سے ایپلی کیشنز کے لئے، ایک سمارٹ راٹور کی طرف سے متعارف کرایا گیا ہے کہ ایک ترکیب کی تلاش کے طریقوں، . ہائبرڈ RAG کارکردگی اور انعطاف پذیری کا بہترین توازن فراہم کرسکتا ہے نئے گراف ڈیٹا بیس انجن، معیاری اور کارکردگی اگرچہ Graph RAG گراف بیس فراہم کرنے والوں کے لئے ایک فائدہ ہے، یہ بھی ممکن ہے گراف ڈیٹا بیسوں اور علم گرافوں کو ایک قسم میں جمع کرنے کے طور پر تحقیق اور مارکیٹوں کی رپورٹ کے طور پر ممکنہ طور پر ہر کوئی اس بات سے اتفاق نہیں کرے گا لیکن یہ سمجھدار ہے کہ کیوں گراف ڈیٹا بیسوں کو اس مجموعی قسم میں سب سے بڑا حصہ کے طور پر درج کیا جاتا ہے. Graph RAG کو ایک Graph ڈیٹا بیس کے بغیر لاگو کریں گراف ڈیٹا بیس طویل عرصے سے موجود ہیں اب تک. اور ان کے پاس لیکن مجموعی طور پر، وہ ترقی کے راستے پر ہیں، استعمال کے کیسز کو زیادہ سے زیادہ سمجھایا جاتا ہے، معیار اور تعلیمی وسائل adoption کو آسان بناتے ہیں، اور مارکیٹ میں اہم نئے ترقی. فائدہ کبھی کبھی سوال کیا جاتا ہے Mindshare کے لحاظ سے اوپر اور نیچے میں » "، Gábor Szárnyas گراف ڈیٹا بیس سسٹموں کی تاریخ کا خلاصہ کرتا ہے، ان کے بنیادی اقسام اور استعمال کے کیسز پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے، اس کے بعد وہ اہم چیلنجز پر بحث کرتا ہے جو گراف ڈیٹا بیسوں کی قبولیت کو روکنے کے لئے جاری رکھتا ہے، یہاں تک کہ ایک پراکٹمنٹ پرانی اور کارکردگی کی حدیں بھی شامل ہیں. گراف ڈیٹا بیس کے بعد 15 سال - وہ کہاں جائیں گے؟ انہوں نے حالیہ مثبت ترقیوں کے ساتھ منسلک کیا ہے: (1) معیاری ترقی جس نے آئی ایس او GQL اور SQL / PGQ زبانوں کی پیدائش کی، (2) کارکردگی میں بہتریاں، (3) ایک نئی نسل کے کھلے ذریعہ گراف ڈیٹا بیس کے نظام. Joe Dreyer کے بارے میں . گراف ڈیٹا بیس پر داخلہ اور پس منظر گراف ڈیٹا بیس کے لئے ہدایات ہم نے پیشہ ور اخبارات میں معیاری ترقی کا احاطہ کیا ہے. Keith Hare shares , اور Alastair گرین Highlights "اور بند کرنے کے لئے جاری کوششیں " » اور Alex Milowski بھی کام کرتا ہے . موجودہ حالت نئے GQL خصوصیات زمرہ: ontology gap RDF الفاظ اور LPG شیڈولز کی توازن GQL نظام اور اقسام گوگل نے سپنر گراف کے ساتھ گراف بیس مارکیٹ میں داخل کیا، AWS نے نیپوتن کے لئے ایک گراف کے خیالات کی طرف ایک قدم بڑھایا، اور Neo4j نے نئے خود خدمت اور GenAI خصوصیات کو جاری کیا. ، اور . ڈیٹا بیس ڈویلپرز ترقی کر رہے ہیں Spanner Graph اب GA ہے Neo4j نے Aura Graph Analytics کو پیش کیا ایمیزون نیپتون Graph RAG کے ساتھ ایمیزون Bedrock Knowledge Bases کو طاقت دیتا ہے ایک ہی وقت میں، ہم گراف ڈیٹا بیس کی کارکردگی میں ترقی بھی دیکھتے ہیں، نئے سپلائرز اور انجن جیسے: ، ، ، ، ، اور . Neo4j بیفرسٹ ستارے بارک ایئرپورٹ گراف ڈیٹا گراف چودہ کھویا HugeGraph کے What if fitness wasn’t about following a strict routine—but about building a plan that works for YOU? "Built To Last" صرف ایک اور فٹنس کتاب نہیں ہے. یہ ایک عملی، اپنی مرضی کے مطابق دستیاب گائیڈ ہے جو آپ کو صحت، ورزش اور طویل زندگی کے لئے ایک مستحکم نقطہ نظر بنانے میں مدد کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. چاہے آپ اپنے سفر کو شروع کر رہے ہیں یا آپ کی موجودہ روٹین کو اچھی طرح سے ترتیب دیتے ہیں، یہ کتاب آپ کو آپ کی فٹنس کو کنٹرول کرنے کے لئے آلات فراہم کرتی ہے - آپ کی شرائط پر. آخر تک تعمیر کیوں مختلف ہے: دیگر فٹنس کتابوں کے برعکس جو تیزی سے اصلاحات اور شدید نظام کو فروغ دیتے ہیں، یہ حقیقی سائنس، حقیقی نتائج اور حقیقی بحالی پر مبنی ہے. آخر میں بنایا گیا Graph Analytics and Visualization: roadmap، خصوصیات اور پلیٹ فارمز مستقبل کے گراف پروسیسنگ سسٹموں کو کس طرح حقیقی دنیا کے حالات کے مختلف مطالبات کو پورا کرنے کے لئے وسیع پیمانے پر پیمائش، کارکردگی، اور وسیع پیمانے پر پوچھنے اور تجزیہ کے افعال فراہم کرسکتے ہیں؟ یہ عام سوال ہے کہ ماہرین کی ایک گروپ نے ایک ACM Sigmod پینل میں حل کرنے کے لئے تیار کیا. ’’۔ Graph Analytics کے لئے ایک روڈ نقشہ بصری تجزیہ گراف تجزیہ کے لئے ایک قدرتی مکمل ہے. i2 گروپ نے ایک فہرست شائع کیا , انعطاف پذیری، انٹولوجی توازن، بصیرت، متحرک سٹائلنگ، مجموعہ، گروپنگ اور خلاصہ، اپنی مرضی کے مطابق، سیمٹیکس، ڈائپلیکیشن اور یونٹ حل، ڈیٹا لائننگ اور خصوصی اقسام کے لئے حمایت. Knowledge Graph Visualization and Analytics کے لئے تفہیمات G.V() ایک گراف ڈیٹا بیس کلائنٹ اور بصری کرنے کا آلہ ہے جو Gremlin کے ساتھ شروع ہوا اور اب بھی ہے کے RDF علم گرافوں کو بصری طور پر دیکھنے کے لئے ایک کھلے ذریعہ آلہ ہے. اور ایک نیا yFiles کھلے ذریعہ ویجٹ یہ شامل کرنے کے لئے آسان بناتا ہے. . Neo4j، Memgraph، اور Neptune Analytics کی حمایت کرتا ہے RDF-to-Gephi کے لئے Jupyter نوٹ بک کے لئے SPARQL سوالات کے گراف ویزیشنز گراف فاؤنڈیشن ماڈل، مقیاس میں درخواستیں، LLMs اور گراف ہم نے بھی گراف AI کے علاقے میں نئی ترقییں ہیں، ان میں سے کچھ ایل ایل ایم اوفیا کی طرف سے چمک دیا گیا ہے، کچھ موجودہ ترقی کے اوفیا کو جاری رکھتا ہے. ، اور کچھ مثالیں فراہم کرتا ہے کہ کس طرح آج بھی استعمال کیا جا سکتا ہے. . گراف فاؤنڈیشن ماڈلوں کی عمر شروع ہوئی ہے AnyGraph، wild میں ایک Graph بنیاد ماڈل گلوکار نے یہ بھی کہا ہے کہ ، جبکہ Huawei اور تحقیقاتی انسٹی ٹیوٹ کے محققین کا ایک گروپ اس کی تحقیق کر رہا ہے اگر آپ GNNs کے ساتھ تیز رفتار حاصل کرنا چاہتے ہیں تو، یہ اور یہ فہرست ہینڈل ہو جائے گا گراف سیکھنے برا مقاصد کی وجہ سے اہمیت کھو سکتا ہے Graph Learning Theory کی بنیادیں اور سرحدیں Graph Neural Networks کے مترادفات GNNs پر Must-read کاغذات ایمیزون کے محققین نے پیش کیا یہ استعمال کیا گیا ہے اور ایک دہائی سے زیادہ صنعت ایپلی کیشنز کے لئے تقسیم کیا گیا ہے. Snapchat بھی بڑے پیمانے پر گراف نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے، پیداوار میں، اپنے اپنے کھلے ذریعہ فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے کہا جاتا ہے. . GraphStorm، صنعت ایپلی کیشنز کے لئے ایک سب سے اوپن سسٹم گراف مشین سیکھنے کے فریم ورک GiGL (Gigantic Graph Learning) گوگل کے Bryan Perozzi نے کس طرح اشتراک کیا ، گراف کوڈنگ، GraphTokens، ٹرانسفرورر گراف منطق، اور مصنوعی ڈیٹا پیداوار کے لئے گراف کا استعمال. اور . گرافکس LLMs کے لئے ساختہ ڈیٹا کی نمائندگی کرنے میں مدد کرسکتے ہیں ریفریجنگ لنک میں » ”, محققین LLM کے کاموں کو حل کر سکتے ہیں یا paralelly یا sequentially LLM کے ذریعہ حل کیا جا سکتا ہے کے تحت کاموں میں ان کو تقسیم کرتے ہوئے LLM کاموں کو بہتر بناتے ہیں. LLMs میں گراف سمجھنے اور پیچیدہ سوچ کے لئے ایک بینک ہے. ایک گراف کی طرح منصوبہ بندی گرافکس Bryan Perozzi نے بھی اپنی ٹیم کے کام کا اشتراک کیا ’’اور‘‘ موجودہ طریقوں کو قسم کرنے کے لئے ایک نیا ٹیکسنومیا پیش کرتا ہے جو LLMs اور GNNs کا مجموعہ کرتا ہے. LLMs کے ساتھ Graph reasoning Graphs کے لئے بڑے زبان کے ماڈل کا ایک سروے گراف اور زبان کے ماڈل کو ملنے کا ایک مختلف طریقہ: ایک ہی وقت میں، وہ وارث اور زبان ماڈل وزن کا استعمال کرتے ہیں، جس سے انہیں ایک ٹریپلٹ گراف میں ٹریپلٹس کی نمائندگی کرنے اور کنٹیکٹو کرنے کی اجازت دیتا ہے. یہ ایک نئی آرکیٹیکل ہے جو تبدیل کرتی ہے کہ ہم رشتہ دار ڈیٹا بیس سے ذہنی معلومات نکالتے ہیں. Graph زبان کے ماڈل Relational Graph ٹرانسفررز ایک سوچ کے ساتھ منسلک کرنا - پوچھنے والا سوال، اور LLMs کو دیکھنے کا ایک نیا طریقہ: کے بارے میں Pierre-Carl Langlais کا کہنا ہے کہ ، ایک بار جب آپ LLMs کو گراف نیورل نیٹ ورک کے طور پر دیکھنا شروع کرتے ہیں تو، بہت سے ساختار عجیبیاں ایک بار پھر جگہ میں آتے ہیں. . اگر آپ کے LLM ایک گراف ہے تو کیا Petar Veličković کی طرف سے اشتراک کردہ تجزیہ LLMs اور علم گراف کے درمیان اختلافات گراف کے سال کا یہ نمبر آپ کو G.V()، metaphacts، Connected Data London، اور Built to Last کی طرف سے لایا گیا ہے. اگر آپ اگلے ایڈیشن میں پیش کیا جانا چاہتے ہیں اور اس کام کی حمایت کرنا چاہتے ہیں تو، چلیں! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last پی آئی اے( میٹھی LONDON ڈیٹا کے مترادفات آخر میں بنایا گیا اگر آپ ایک آنے والی پوسٹ میں پیش کیا جانا چاہتے ہیں اور اس کام کی حمایت کرنا چاہتے ہیں، ! باہر آؤٹ
