图谱

基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统（完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料

1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数，用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中，建立了与MongoDB数据库的连接，并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法，用于插入数据到MongoDB
2401_84185074·2025-02-13 22:52

职场人AI突围战：解密DeepSeek的36种反内耗姿势

职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人，而是一个会进化的数字同事：-**会议终结者**：自动生成带执行方案的会议纪要，智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**：跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件，建立带知识图谱的智能档案馆
小momomo·2025-02-13 15:11

优化GPT API接口链接的方法

无论是在智能客服、自动化写作，还是在知识图谱的构建中，GPTAPI接口的高效调用和响应能力都成为了应用成功与否的关键。
IPdodo全球网络服务·2025-02-12 04:56

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.
xixingzhe2·2025-02-11 07:44

【华为OD机试真题】177、发现新词的数量 / 知识图谱新词挖掘 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）

文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者：KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KJ.JK专栏介绍：2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷，使用C++、Java、Python语言进行解答，每个题目的思路分析都非常详细，支持在线OJ评测刷题！！！！订阅后获取权
KJ.JK·2025-02-10 08:14

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整
qq+593186283·2025-02-09 21:35

DeLLMa框架：优化复杂决策的新路径

通过引入知识图谱和定量分析技术，DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
XianxinMao·2025-02-09 16:07

知识图谱智能应用系统：数据分析与挖掘技术文档

一、概述在知识图谱智能应用系统中，数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。
光芒再现0394·2025-02-09 09:47

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

引言：AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向，各自展现出了强大的能力与潜力。
·2025-02-08 14:49

【轻量级推荐算法框架】‌ReChorus‌ 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架

ReChorus实现了多种不同类型的推荐算法，包括常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐和引入时间动态性的推荐等，同时提供统一的预处理范式‌。
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-08 11:36

LangGraph入门教程

LangGraph教程：在LangChain中集成知识图谱目录简介前置条件环境配置安装必要的库创建知识图谱集成LangChain与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介
xnuscd·2025-02-08 04:37

运维之专业术语（Professional Terminology for Pperation and Maintenance）

运维之专业术语运维领域作为IT基础设施的中枢神经系统，其专业术语体系构成了一套完整的知识图谱。本文系统梳理了涵盖基础运维、云计算架构、自动化工程等领域的200个核心术语，为从业者构建完整的知识框架。
Linux运维老纪·2025-02-07 19:46

课程知识图谱生成系统设计与实现

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智
编程千纸鹤·2025-02-07 12:02

【kafka】kafka的动态配置管理使用和分析

该文章可能已过期,已不做勘误并更新,请访问原文地址(持续更新)Kafka中的动态配置源码分析kafka知识图谱：Kafka知识图谱大全kafka管控平台推荐使用滴滴开源的Kafka运维管控平台(戳我呀)
石臻臻的杂货铺·2025-02-07 06:16

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM

相反，知识图谱，例如维基百科等，是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
笨cc·2025-02-06 22:23

【知识图谱增强】大模型应用架构：融合智能与数据的新纪元！

1.引言最近OpenAI连续12天进行12场直播，发布新品。其中第八天介绍了ChatGPT搜索功能项全体用户开放。搜索增强大模型值得OpenAI安排一天专门介绍，和o1、ChatGPTVision等功能同等待遇，说明其意义重大。ChatGPT的外部搜索能力，使其不仅限于预训练的数据，而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用，通过外部知识的增强能够扩展大模型的能力，让其
大模型入门教程·2025-02-05 10:36

知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）

前言图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心，它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用中，结合
大模型扬叔·2025-02-05 02:44

NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱

往前文章链接NLP模型笔记2022-25：neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022
源代码杀手·2025-02-04 20:55

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统：更适合在前端使用向量数据库（如FAISS）结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储。因为在VQA场景中，你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化，以便快速查找相似病例或相关医学图像内容；同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power
2301_79306982·2025-02-02 13:11

LLM的实时性：迈向毫秒级响应的AI

LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，展现出强大的文本生成
AI大模型应用之禅·2025-02-02 06:47

大前端工程师进阶之路，Node全栈为前端带来更多可能

导读：对那些刚入门前端的开发者来说，前端是一个“令人畏惧”的领域，尤其是在你看到前端的技能图谱时，你会发出这样的感叹，前端怎么有那么多的东西要学？我应该从何处学起？我又该如何应对千变万化的前端技术？
麦田上的字节·2025-02-02 04:36

玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）

本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型
艾醒(AiXing-w)·2025-02-01 15:31

知识图谱与大语言模型：构建智能问答系统

在这个背景下，知识图谱和大语言模型应运而生，它们通过对数据的深度挖掘和智能处理，为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构，它以图的形式表示实体之间
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 13:32

知识图谱技术剖析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！一、引言在当今数字化信息爆炸的时代，如
♢.＊·2025-01-30 13:29

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP
AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

知识图谱自动构建工具有哪些

知识图谱的自动构建工具有很多，常见的包括:Neo4j:基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé:开源的知识图谱开发平台GoogleKnowledgeGraph:Google搜索引擎的知识图谱构建工具
Nate Hillick·2025-01-28 09:59

用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅

这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径，以构建基于知识图谱的智能应用，让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来，让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?
步子哥·2025-01-28 05:55

_知识图谱

知识图谱（KnowledgeGraph）是一种结构化的知识表示形式，用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识，节点表示实体或概念，边表示实体之间的关系。
大哥喝阔落·2025-01-28 04:20

基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究（下）

五、基于医疗知识图谱的医疗知识图谱程序构建5.1数据层构建5.1.1数据源选择与获取在构建基于医疗知识图谱的医疗知识图谱数据层时，数据源的选择与获取至关重要。
Allen_LVyingbo·2025-01-28 02:35

知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识

1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种大规模语义网络，能够有效地表示实体、概念及其
AI天才研究院·2025-01-27 21:32

拉曼光谱增强技术，农药“指纹图谱“数据库？

构建拉曼光谱增强技术与农药"指纹图谱"数据库是农药成分快速检测领域的前沿方向，其核心在于通过纳米材料增强效应和人工智能算法解析，实现对农药分子的高灵敏度、高特异性识别。
百态老人·2025-01-26 16:08

拉曼光谱增强技术，农药“指纹图谱“数据库？

拉曼光谱增强技术拉曼光谱技术基于拉曼散射效应，然而拉曼散射效应非常弱，其散射光强度约为入射光强度的10⁻⁷-10⁻⁹。拉曼光谱增强技术主要是为了克服这一弱点，使拉曼光谱有更广泛的应用前景。其中，表面增强拉曼光谱（Surface-enhancedRamanspectroscopy，SERS）效应是一种重要的拉曼光谱增强技术。1974年Fleischmann等人首次获得吸附在粗糙银电极表面上单分子层吡
百态老人·2025-01-26 16:08

基于大语言模型构建本地个人AI助理

在构建本地专属的个人AI助理时，我们需要处理多个方面的技术需求，确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。
由数入道·2025-01-26 00:58

基于知识图谱的用户画像构建与应用

目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2
cooldream2009·2025-01-25 20:56

深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆
皮皮冰燃·2025-01-25 12:26

再分享API形式调用Dify项目应用

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。
福安德信息科技·2025-01-25 06:40

Java 大视界 -- Java 大数据中的知识图谱构建与应用（62）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-01-25 02:09

基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 思维导图-java架构

构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱，特别是在Java架构下的实现，可以按照以下结构来组织思维导图的内容。
用心去追梦·2025-01-22 22:59

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术：NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
MaxCode-1·2025-01-22 14:53

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）
disgare·2025-01-22 01:48

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术，由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型：CBOW（ContinuousBagofWords）和Skip-gram。
kcarly·2025-01-21 17:35

构建知识图谱：从文本到结构化数据的转化

技术背景介绍知识图谱是一种将信息表示为实体及其相互关系的结构化数据模型，广泛用于提高数据检索和决策支持的质量。
sagvWSRJHMNEB·2025-01-21 11:14

基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究（上）

知识图谱作为一种知识表示和管理技术，为医疗领域带来了新的解决方案。它能够将海量的医疗信息以结构化、语义化的方式组织起来，揭示疾病、症状、药物、治疗方法等实体之间的复杂关系，从而
Allen_LVyingbo·2025-01-20 18:08

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步
2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

工业场景要求严谨、容错率低，核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0，因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型，包括通用工业大模型、行业大模型以及
大模型常客·2025-01-19 19:21

知识图谱语义搜索：构建智能化搜索未来

目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术
cooldream2009·2025-01-19 14:36

OpenSPG docker 安装教程

文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上
@comefly·2025-01-18 21:29

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

与传统的在文本片段中，基于语义查询的RAG不同，GraphRAG从原始文本中，提取数据，构建知识图谱，并利用这些结构化数据完成RAG任务。
xiaomu_347·2025-01-17 21:19

GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱

欢迎来到GraphRAGLocalOllama！这个存储库是对微软的GraphRAG的激动人心的改编，旨在支持使用Ollama下载的本地模型。告别昂贵的OpenAPI模型，拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理！研究论文有关GraphRAG实现的更多详细信息，请参阅GraphRAG论文。论文摘要使用检索增强生成（RAG）从外部知识源中检索相关信息，使大型语言模型（LLMs）能够回答关
ericliu2017·2025-01-17 21:07

后端架构师技术图谱

《后端架构师技术图谱》（转）数据结构队列集合链表、数组字典、关联数组栈树二叉树完全二叉树平衡二叉树二叉查找树（BST）红黑树B-，B+，B*树LSM树BitSet常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找
dreamcasher·2025-01-17 15:45
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