知识图谱图计算第2页

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

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

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

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

Spark性能调优

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。

大数据侠客·2025-01-31 16:58

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

大数据平台建设整体架构设计方案

《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词：大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink

AI天才研究院·2025-01-27 02:55

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

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

Spark GraphX原理与代码实例讲解

：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展，社交网络、推荐系统、生物信息学、图分析等领域对图计算的需求日益增长

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:34

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

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

音视频知识图谱 2022.04

再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱。下面是2022.04月知识图谱新增的内容节选：1）图谱路径：**采集/音频采集/声音三要素/响度******主观计量响

关键帧Keyframe·2024-09-15 22:19

大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（

2401_84572577·2024-09-15 10:20

图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数

图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数文章目录图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数一、什么是聚类系数二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现总结一、什么是聚类系数聚类系数（ClusteringCoefficient

妙龄少女郭德纲·2024-09-12 18:16

【笔记】自然语言处理NLP---概论

自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

xhanZ·2024-09-12 17:10

GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.三、GraphRAG的特点1.知识图谱提取

学习中的程序媛~·2024-09-08 18:41

Python语言程序设计入门-1.1

-程序的基本编写方法-计算机编程1.1.2计算机与程序设计什么是计算机根据指令操作数据的设备-功能性对数据的操作-计算，输出处理，结果存储-可编程性根据一系列指令自动地，可预测地、准确地完成操作者的意图计算机的发展摩尔定律

孟德尔的小豌豆007·2024-09-07 05:55

【Java那些年系列-启航篇 01】史上最强JavaSE学习路线图 & 知识图谱

【Java那些年系列-启航篇01】史上最强JavaSE学习路线图&知识图谱作者名称：纸飞机-暖阳作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：Java那些年专栏专栏介绍

夏之以寒·2024-09-06 14:46

【Java那些年系列-启航篇 04】Java程序架构：深入理解类与对象的设计原则

那些年专栏专栏介绍：本专栏涵盖了JavaSE从基础语法到面向对象编程，从异常处理到集合框架，从I/O流到多线程并发，再到网络编程和虚拟机内部机制等一系列编程要素个人感慨：市面上关于JavaSE的学习路线或知识图谱很繁杂

夏之以寒·2024-09-06 13:05

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

WeKnow-RAG：智能自适应的检索增强生成方法

步子哥·2024-09-01 13:58

大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析知识图谱微博推荐系统

（一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;（五）统计指标使用sqoop导入m

qq_79856539·2024-09-01 11:16

大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫游戏大数据机器学习知识图谱计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能知识图谱

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

2401_84159688·2024-09-01 11:45

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