Bridging Knowledge, Data, and AI: Harnessing the Semantic Layer Framework to Drive Intelligence

این کتاب به بررسی چگونگی پل زدن بین دانش، داده و هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب لایه معنایی می‌پردازد. این رویکرد یکپارچه به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود充分利用 کنند و راه‌حل‌های هوش مصنوعی مؤثرتری ایجاد کنند.

نویسنده با ارائه چارچوب جامع Semantic Layer، نشان می‌دهد که چگونه می‌توان شکاف بین داده‌های خام و دانش سازمانی را با استفاده از لایه‌های معنایی پر کرد. این کتاب با معرفی مفاهیم هستی‌شناسی (Ontology)، گراف‌های دانش و مدل‌های داده معنایی آغاز می‌شود و سپس به معماری‌های عملی برای پیاده‌سازی لایه معنایی در سازمان‌ها می‌پردازد. فصل‌های عملی شامل طراحی و پیاده‌سازی لایه معنایی با استفاده از فناوری‌های RDF، SPARQL، OWL و GraphQL و یکپارچه‌سازی آن با پلتفرم‌های داده مدرن مانند Apache Spark و Databricks است. موضوعات پیشرفته شامل استفاده از لایه معنایی برای تقویت مدل‌های زبانی بزرگ در معماری RAG (Retrieval-Augmented Generation) و ایجاد سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند مبتنی بر دانش ساختاریافته است. همچنین، مزایای عملی پیاده‌سازی لایه معنایی در سازمان‌ها از جمله حاکمیت داده بهبودیافته، قابلیت کشف داده‌ها، یکپارچگی معنایی بین سیستم‌های ناهمگن و توانمندسازی کاربران کسب‌وکار برای تحلیل خودکار داده‌ها با مثال‌های واقعی از صنایع مختلف نشان داده شده است. این کتاب برای معماران داده، مهندسان داده، دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات که به دنبال ایجاد یکپارچگی معنایی در سازمان خود هستند، یک راهنمای عملی و ارزشمند است.