知识图谱概论第9页

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

信息学奥赛一本通：1062：最高的分数

1062：最高的分数时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:80647通过数:59363【题目描述】孙老师讲授的《计算概论》这门课期中考试刚刚结束，他想知道考试中取得的最高分数。

阿耨多羅·2025-01-30 00:25

一文了解大数据概论

一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

·2025-01-29 23:54

软件工程概论试题二

一、单选1.下面的说法是哪种视角对系统进行建模?“对系统与环境之间或系统构件之间的交互进行建模A.外部视角B.交互式视角C.结构化视角D.行为视角正答:B2.下面描述是从哪种视角对系统进行建模的?“对系统的体系结构和系统处理的数据的结构建模”。A.外部视角B.交互式视角C.结构化视角D.行为视角正答：C3.下面是什么UML图?A.类图B.活动图C.顺序图D.状态图正答：C4.下面UML模型描述的是

minaMoonGirl·2025-01-29 21:37

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

通用免杀概论

免杀：病毒木马免于被杀毒软件查杀，基于免杀的技术包含逆向工程、反汇编、系统漏洞等hack技术企业目前标配防护：EDR（终端主机防护）、IPS、IDS、HDR（流量监控）、XDR（相较于EDR更高级），早期的话，基于Server端、Agent端，以及后面更高级的Sass云端部署，早期赛门铁克比较多，目前亚信防毒墙。国内金融、护网：卡巴斯基居多。国外的话强对抗：猎鹰、S1（7x24小时人工智能）架构为

曦梦逐影·2025-01-26 15:01

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

详解数据库系统概述

2.2DBMS的主要功能：2.3常见的数据库管理系统：2.4工作流程（类比）：3.数据库系统（DatabaseSystem）3.1定义：3.2组成：3.3举例：三者的关系举例：以电商系统为例总结（《数据库系统概论

凭君语未可·2025-01-25 16:57

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

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

【Linux】shell语法入门手册语法大全

shell学习笔记yxc的linuxshell语法目录概论运行方式直接用解释器执行作为可执行文件运行注释单行注释多行注释变量定义变量引用变量只读变量删除变量变量类型字符串默认变量文件参数变量其他参数相关变量数组定义调用数组元素中的值数组长度

Genevieve_xiao·2025-01-21 00:24

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

软件工程练习：模块化，单元测试，回归测试，TDD

第一个程序作业：请看“概论”一章的练习，或者老师的题目，例如这个。作业要求：软件工程的作业越来越有意思了，我们在第一个作业中，用各种语言实现了一个命令行的四则运算小程序。

SoftwareTeacher·2025-01-20 14:53

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

计算机组成原理简答题、名词解释整理（考研、期末）

第一章计算机系统的概论计算机系统由硬件和软件两大部分组成一。硬件，是指计算机的实体部分，他由看的见摸得着的各种电子元器件，各类光电机设备的实物组成，如主机、外部设备。

浴林涧·2025-01-16 23:30

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

儿童文学概论（第五章中国儿童文学历史发展概述）

编辑|考文学排版|考文学一、古代儿童文学遗产的范围：1民间文学：神话、传说、寓言、儿歌2古典文学3启蒙读物二、怎样看待我国现代之前的儿童文学？应从哪几方面去发掘我国史前儿童文学的遗产？对中国来说，儿童这个概念是在现代文学史上才出现的，所以我们把现代以前的儿童文学叫做史前儿童文学。在现代之前，我们克不曾把儿童当作文学的独立的独立的读者对象，但这并不表明我们就缺乏这方面的文学遗产；纵然我国古代的文学形

考文学·2024-09-14 04:15

【笔记】自然语言处理NLP---概论

（from人文学院开设课程）目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1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

xhanZ·2024-09-12 17:10

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

复习筑基班第一课

中原焦点团队讲13中24卓芳分享第369天概论走进心理世界1.首先我们要了解什么是心理学，走进心理学世界。关于对于心理学的解读。

恩典芳芳·2024-09-09 09:58

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

4.8小学数学教育概论

今天的数学概论课，老师依旧换了一种新的授课方式。今天的授课方式是微课。自新冠疫情一来，微课的普及大大增加，同时微课中形象生动的动画演示较之现场教学更为简单易懂。

洪叶啊·2024-09-07 13:17

文件上传和下载

一、概论在Web应用系统开发中，文件上传和下载功能是非常常用的功能，今天来讲一下JavaWeb中的文件上传和下载功能的实现。

提笔忘字_波·2024-09-06 20:32

【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

数据库系统概论——关系数据库标准语言SQL

//[]中的内容不是必须内容，是为了实现某些功能时才添加的。1、SQL概述SQL(StructuredQueryLanguage）：结构化查询语言，是关系数据库的标准语言。1.1SQL的特点综合统一高度非过程化面向集合的操作方式以同一种语法结构提供多种使用方式语言简洁，易学易懂九个核心词SQL功能动词数据查询SELECT数据定义CREATE，DROP，ALTER数据操纵INSERT，UPDATE，

time_silence·2024-09-04 20:44

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

D066+3组王艳+《高效能人士的七个习惯》读书笔记

今天阅读了第二章七个习惯概论和第三章积极主动两块内容。在第二章里，提到了七个习惯的训练、养成以及顺序都是紧密相关，环环相扣，但有一点却是不变的：由内而外。作者一直强调内在的改变从而影响外在。

俩果妈咪·2024-09-02 08:40

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

2022-3-21晨间日记

学习计划：药理学，药学概论第N次复习改进：天气太冷了，有点懒惰，不想出去看书，暂居寝室习惯养成：早起早睡每天运动半小时周目标·完成进度一切计划中学习·信息·阅读复试准备中健康·饮食·锻炼没有吃外卖，没有吃零食

爱吃苹果的短发女孩·2024-09-01 04:16

数据库系统概论：数据库完整性

引言数据库是现代信息系统的心脏，数据的准确性和一致性对于业务流程至关重要。数据库完整性是确保数据质量的基石，它涵盖了数据的正确性、相容性和一致性，是数据安全与业务连续性的保障。数据库完整性是指数据的精确性、可靠性和逻辑一致性，它防止数据库中出现不符合语义的数据。其目的是保护数据免受意外或恶意破坏，确保数据在逻辑上的一致性、正确性和有效性。数据库完整性基本概念数据库的完整性（integrity）是指

ZachOn1y·2024-08-31 19:37

初中地理教材分析和研究pdf

人民教育出版社ISBN:7107080938资源大小:108.07MB目录如下（包含下载说明：http://literalink.top/resource/detail/7187026923246063616）概论

weixin_43946945·2024-08-31 18:30

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱生成llm-graph-builder（以下简称LGB）也使用了最新的graph+RAG的思路，使用知识图谱来加持RAG，提供更加准确和丰富的知识问答。

赖皮猫·2024-08-31 05:32

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