知识图谱（Knowledge

大型语言模型（LLM）压缩技术：如何让庞然大物更轻巧？

让我们从几个关键技术开始讲解：剪枝（Pruning）、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）

空间机器人·2025-02-03 12:09

30秒知识快学插件指南

30秒知识快学插件指南30_seconds_of_knowledgeGoogleChromeExtensionthatletsyougainnewdeveloperskills,everytimeyouopenaNewTab

瞿旺晟·2025-02-03 07:04

TCP 三次握手四次挥手

目录TCP三次握手1.SYN(Synchronize：同步)2.SYN-ACK(Synchronize+Acknowledge：同步+确认)3.ACK(Acknowledge：确认)为什么是三次而不是两次或四次

壮Sir不壮·2025-02-02 17:10

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

(25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统（LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署）: 构建和部署对话系统（1）

13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类，用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。

码农三叔·2025-02-01 15:02

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

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

什么是知识蒸馏技术？

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种模型压缩和加速技术，旨在将大型模型（通常称为教师模型）所学到的知识迁移到小型模型（通常称为学生模型）中，从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时

deepdata_cn·2025-02-01 09:41

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

一、定义与基本概念大模型蒸馏（KnowledgeDistillation）蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）的技术。

kcarly·2025-02-01 08:37

推荐项目：VPD - 高性能的视觉定位与导航库

傅尉艺Maggie·2025-01-31 04:37

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

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

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

DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)（二）

2021年Facebookresearch团队发布DiNO模型后，于2023年又发布了DiNOv2。本文是对DiNOv2论文的学习总结，更多详细细节可以参考论文原稿。论文的创新点Abstract:Therecentbreakthroughsinnaturallanguageprocessingformodelpretrainingonlargequantitiesofdatahaveopenedt

CL.LIANG·2025-01-25 11:51

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

WiseAD：基于视觉-语言模型的知识增强型端到端自动驾驶

24年12月来自新加坡国立和浙大的论文“WiseAD:KnowledgeAugmentedEnd-to-EndAutonomousDrivingwithVision-LanguageModel”。

硅谷秋水·2025-01-24 07:41

RabbitMQ系列-异常处理

1.当AcknowledgeMode=AUTO时@Bean(value="myRabbitListenerContainer")publicSimpleMessageListenerContainersimpleMessageListenerContainer

M_Joes_18·2025-01-23 14:41

@RabbitListener处理重试机制完成后的异常捕获

application.properties中配置开启手动签收spring.rabbitmq.listener.direct.acknowledge-mode=manualspring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode

DanceDonkey·2025-01-23 14:39

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

RabbitMQ高级特性 - 消费者消息确认机制

文章目录RabbitMQ消息确认机制背景消费者消息确认机制概述手动确认（RabbitMQ原生SDK）手动确认（Spring-AMQP封装RabbitMQSDK）AcknowledgeMode.NONEAcknowledgeMode.AUTO

陈亦康·2025-01-21 19:59

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

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

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

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《KnowledgeBoundaryofLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。

UnknownBody·2025-01-19 03:52

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

C语言为何不会过时？你需要掌握多少种语言？

作为《C语言点滴》《dropofknowledgeofC++》书籍的作者，《C语言新思维，第二版》的译者。我觉得我有责任系统的介绍一下这本语言，他的特点，

明天会比今天更好·2025-01-18 04:43

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

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

ACMSIGKDD（KnowledgeDiscoveryandDataMining，简称KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。

·2025-01-17 19:29

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

一招改掉孩子磨蹭的坏习惯

https://shop43404796.youzan.com/wscvis/knowledge/index?

路姐说·2024-09-15 05:19

【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

2023-4-13晨间日记

改进：savemoney习惯养成：writeadiary周目标·完成进度1.readsixarticles2.writefourdiaries3.recitewords学习·信息·阅读learnmoreknowledges

深海未眠夜未央·2024-09-09 08:26

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

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