এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
নলেজ গ্রাফ RAG
একটি উন্নত পুনরুদ্ধার স্থাপত্য যা প্রসঙ্গ সমৃদ্ধ করতে এবং ভাষা মডেল দ্বারা উৎপন্ন প্রতিক্রিয়ার নির্ভুলতা উন্নত করতে কাঠামোগত জ্ঞান গ্রাফ একীভূত করে।
ট্রিপল RDF
সেমান্টিক ওয়েবের মৌলিক ডেটা স্ট্রাকচার যা একটি বিষয়, একটি প্রিডিকেট এবং একটি অবজেক্ট নিয়ে গঠিত, জ্ঞান গ্রাফে সত্ত্বাগুলির মধ্যে সম্পর্ক উপস্থাপন করতে সক্ষম।
অন্টোলজি
একটি ভাগ করা ধারণার আনুষ্ঠানিক এবং স্পষ্ট স্পেসিফিকেশন যা একটি নির্দিষ্ট জ্ঞান ডোমেনে সত্ত্বাগুলির মধ্যে প্রকার, বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করে।
এনটিটি রেজোলিউশন
বিভিন্ন উৎস থেকে আসা মিলে যাওয়া সত্ত্বাগুলি সনাক্তকরণ এবং একত্রীকরণের প্রক্রিয়া যা জ্ঞান গ্রাফে একটি একীভূত এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ দৃশ্য তৈরি করে।
গ্রাফ এমবেডিং
একটি নিম্ন-মাত্রিক অবিচ্ছিন্ন স্থানে একটি গ্রাফের নোড এবং এজগুলির ভেক্টর উপস্থাপনের কৌশল, যা এমএল গণনার জন্য কাঠামোগত এবং শব্দার্থিক সম্পর্ক সংরক্ষণ করে।
SPARQL
RDF ডাটাবেসের জন্য স্ট্যান্ডার্ডকৃত কোয়েরি ভাষা, যা এসকিউএল-এর মতো সিনট্যাক্স ব্যবহার করে জ্ঞান গ্রাফে সংরক্ষিত ডেটা আহরণ এবং পরিচালনা করতে সক্ষম করে।
সাইফার কোয়েরি ভাষা
প্রপার্টি গ্রাফ ডাটাবেসের জন্য বিশেষভাবে নকশাকৃত একটি ঘোষণামূলক কোয়েরি ভাষা, যা গ্রাফ প্যাটার্ন দৃশ্যত উপস্থাপন করতে ASCII সিনট্যাক্স ব্যবহার করে।
নলেজ গ্রাফ কমপ্লিশন
একটি অসম্পূর্ণ জ্ঞান গ্রাফে অনুপস্থিত সম্পর্ক এবং অনুপস্থিত সত্ত্বাগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করার কাজ, যা অনুমান এবং মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে।
ভেক্টর-গ্রাফ হাইব্রিড রিট্রিভাল
RAG সিস্টেমে প্রাপ্ত নথিগুলোর প্রাসঙ্গিকতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য সেমান্টিক ভেক্টর অনুসন্ধান এবং স্ট্রাকচার্ড গ্রাফ অনুসন্ধান সমন্বিত পদ্ধতি।
নেমড এনটিটি রিকগনিশন
অস্ট্রাকচার্ড টেক্সটে নামযুক্ত সত্তা (ব্যক্তি, স্থান, সংস্থা) সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগের NLP প্রক্রিয়া, স্বয়ংক্রিয় জ্ঞান গ্রাফ নির্মাণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ।
রিলেশনশিপ এক্সট্র্যাকশন
টেক্সট থেকে সত্তাগুলোর মধ্যে সেমান্টিক সম্পর্ক স্বয়ংক্রিয়ভাবে আহরণের কৌশল, যা নতুন স্ট্রাকচার্ড তথ্য দিয়ে জ্ঞান গ্রাফগুলিকে ক্রমাগত সমৃদ্ধ করতে সক্ষম করে।
নলেজ গ্রাফ এমবেডিং
একটি অবিচ্ছিন্ন স্পেসে জ্ঞান গ্রাফের সত্তা এবং সম্পর্কের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা, যা গাণিতিক অপারেশন এবং সেমান্টিক অনুমান সহজতর করে।
সেমান্টিক রিজনিং
বিদ্যমান তথ্য থেকে নতুন তথ্য অনুমান করার জন্য জ্ঞান গ্রাফে প্রয়োগ করা যৌক্তিক অনুমানের প্রক্রিয়া, এইভাবে প্রাপ্ত জ্ঞানের কভারেজ এবং গভীরতা প্রসারিত করে।