ساخت اولین گراف دانش هوش مصنوعی عامل‌محور خودتان

شما می‌خواهید هوش مصنوعی خودمختار را با دانش ساختاریافته ترکیب کنید. این آموزش به شما نشان می‌دهد که چگونه یک سیستم کاربردی را در پنج مرحله بسازید.

شما یک عامل پشتیبانی مشتری خواهید ساخت. این عامل از یک گراف دانش برای درک محصولات، تاریخچه مشتری و سیاست‌ها استفاده می‌کند.

مرحله ۱: موجودیت‌ها و روابط خود را ترسیم کنید

بخش‌های حوزه فعالیت خود را شناسایی کنید. برای پشتیبانی مشتری، از این موارد استفاده کنید:

گره‌ها (Nodes):

یال‌ها (Edges):

مرحله ۲: پایگاه داده خود را راه‌اندازی کنید

برای این پروژه از Neo4j استفاده کنید. این ابزار با Python به خوبی کار می‌کند. برای شروع، این دستور را در Docker اجرا کنید:

docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest

مرحله ۳: داده‌های نمونه ایجاد کنید

از Cypher برای افزودن داده به گراف خود استفاده کنید. شما باید مشتریان، محصولات و روابط را ایجاد کنید. به عنوان مثال:

CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'})
CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'})
CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)

مرحله ۴: عامل خودمختار را بسازید

از Python و LangChain برای متصل کردن عامل خود به گراف استفاده کنید.

۱. اتصال به Neo4j. ۲. ایجاد ابزاری که به عامل اجازه می‌دهد پرس‌وجوهای گراف (graph queries) را اجرا کند. ۳. استفاده از یک LLM برای تبدیل زبان طبیعی به پرس‌وجوهای Cypher.

عامل شما اکنون می‌تواند به سوالاتی مانند این پاسخ دهد: "گزینه‌های بازگشت وجه برای مشتری C001 در رابطه با محصول P001 چیست؟"

عامل این مراحل را دنبال می‌کند:

مرحله ۵: سیستم خود را مقیاس‌پذیر کنید

برای گسترش سیستم خود، این کارها را انجام دهید:

شما می‌توانید این عامل را با استفاده از APIها یا محرک‌های رویداد-محور (event-driven triggers) در جریان‌های کاری فعلی خود ادغام کنید. از کارهای کوچک شروع کنید و با یادگیری، پیچیدگی را افزایش دهید.

منبع: https://dev.to/jasperstewart/building-your-first-agentic-ai-knowledge-graph-a-step-by-step-tutorial-5h4f

انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi