🔵 عنوان مقاله
The Transactional Graph-Enhanced LLM: A Definitive Guide to Read/Write Chatbots for Relational Data (9 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنما چارچوبی عملی برای ساخت چت‌بات‌های مبتنی بر LLM ارائه می‌کند که هم قابلیت خواندن و هم نوشتن روی پایگاه‌های داده رابطه‌ای سازمانی را دارند، با این ایده که یک Knowledge Graph (KG) به‌عنوان لایه میانی و معنایی عمل کند. سه الگوی اصلی معماری معرفی می‌شود: ۱) KG به‌عنوان cache برای خواندن سریع و معنایی، در حالی که عملیات نوشتن در RDB انجام می‌شود؛ ۲) KG به‌عنوان منبع حقیقت برای نمایش دانش دامنه و وضعیت جاری، با همگام‌سازی گزینشی با سیستم‌های رابطه‌ای؛ و ۳) رویکرد ترکیبی الهام‌گرفته از CQRS که در آن KG مسئول خواندن و لایه معنایی (برای تفسیر نیت، نگاشت موجودیت‌ها و اعتبارسنجی پرس‌وجو) است و RDB مسئول نوشتن و تراکنش‌ها می‌باشد.
در الگوی CQRS، KG به LLM کمک می‌کند تا درخواست‌های طبیعی را به پرس‌وجوهای دقیق (مثلاً SQL) ترجمه و پیش از اجرا اعتبارسنجی کند؛ خواندن‌ها از KG انجام می‌شود و نوشتن‌ها با حفظ ویژگی‌های ACID در RDB صورت می‌گیرد. برای ایمنی و انطباق، از کنترل دسترسی، اعتبارسنجی dry-run، بررسی طرحواره، پارامتریک‌سازی پرس‌وجو، راهکارهای idempotency و برنامه‌های rollback استفاده می‌شود. همگام‌سازی KG و RDB معمولاً مبتنی بر رویداد یا change-data-capture است و نسخه‌بندی/منشأ داده در KG امکان ممیزی و توضیح‌پذیری را فراهم می‌کند. انتخاب بین سه الگو به نسبت بار خواندن/نوشتن، نیازهای یکپارچگی و حکمرانی داده و وضعیت پلتفرم‌های موجود بستگی دارد.
#KnowledgeGraph #LLM #CQRS #RelationalData #Chatbots #AIArchitecture #EnterpriseData #GraphAI
🟣لینک مقاله:
https://blog.gopenai.com/the-transactional-graph-enhanced-llm-a-definitive-guide-to-read-write-chatbots-for-relational-data-6e1b280cefee?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Transactional Graph-Enhanced LLM: A Definitive Guide to Read/Write Chatbots for Relational Data (9 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنما چارچوبی عملی برای ساخت چت‌بات‌های مبتنی بر LLM ارائه می‌کند که هم قابلیت خواندن و هم نوشتن روی پایگاه‌های داده رابطه‌ای سازمانی را دارند، با این ایده که یک Knowledge Graph (KG) به‌عنوان لایه میانی و معنایی عمل کند. سه الگوی اصلی معماری معرفی می‌شود: ۱) KG به‌عنوان cache برای خواندن سریع و معنایی، در حالی که عملیات نوشتن در RDB انجام می‌شود؛ ۲) KG به‌عنوان منبع حقیقت برای نمایش دانش دامنه و وضعیت جاری، با همگام‌سازی گزینشی با سیستم‌های رابطه‌ای؛ و ۳) رویکرد ترکیبی الهام‌گرفته از CQRS که در آن KG مسئول خواندن و لایه معنایی (برای تفسیر نیت، نگاشت موجودیت‌ها و اعتبارسنجی پرس‌وجو) است و RDB مسئول نوشتن و تراکنش‌ها می‌باشد.
در الگوی CQRS، KG به LLM کمک می‌کند تا درخواست‌های طبیعی را به پرس‌وجوهای دقیق (مثلاً SQL) ترجمه و پیش از اجرا اعتبارسنجی کند؛ خواندن‌ها از KG انجام می‌شود و نوشتن‌ها با حفظ ویژگی‌های ACID در RDB صورت می‌گیرد. برای ایمنی و انطباق، از کنترل دسترسی، اعتبارسنجی dry-run، بررسی طرحواره، پارامتریک‌سازی پرس‌وجو، راهکارهای idempotency و برنامه‌های rollback استفاده می‌شود. همگام‌سازی KG و RDB معمولاً مبتنی بر رویداد یا change-data-capture است و نسخه‌بندی/منشأ داده در KG امکان ممیزی و توضیح‌پذیری را فراهم می‌کند. انتخاب بین سه الگو به نسبت بار خواندن/نوشتن، نیازهای یکپارچگی و حکمرانی داده و وضعیت پلتفرم‌های موجود بستگی دارد.
#KnowledgeGraph #LLM #CQRS #RelationalData #Chatbots #AIArchitecture #EnterpriseData #GraphAI
🟣لینک مقاله:
https://blog.gopenai.com/the-transactional-graph-enhanced-llm-a-definitive-guide-to-read-write-chatbots-for-relational-data-6e1b280cefee?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
The Transactional Graph-Enhanced LLM: A Definitive Guide to Read/Write Chatbots for Relational Data
for better viewing experience read here