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AI搜索在搜索领域的革命性突破

AI搜索在搜索领域的革命性突破关键词：AI搜索、自然语言处理、语义搜索、向量数据库、大语言模型、搜索算法、知识图谱摘要：本文深入探讨AI搜索技术如何颠覆传统搜索范式。

搜索引擎技术·2025-05-24 20:26

Conda pack 进行Python环境打包

写代码的中青年·2025-05-24 05:04

多端协同开发能力大比拼： AI 编程工具技术架构对比

开篇：当软件开发进入"后代码时代"在硅谷的技术沙龙上，某金融科技CTO曾抛出灵魂拷问："当70%的企业级应用需要集成大语言模型、知识图谱和多模态AI，传统代码开发为何总在需求变更前不堪一击？"

Lowcode002·2025-05-23 23:24

（二）知识图谱之数据获取

关于知识图谱数据获取（多源异构数据收集），结合电影知识图谱案例展开，涵盖数据源选择、API调用、网页爬取、数据整合等关键环节：一、数据源规划与优先级排序操作步骤明确数据需求清单基于知识建模阶段定义的实体和关系

只有左边一个小酒窝·2025-05-23 12:13

【大模型:知识图谱】--命名实体识别（NER）详解

在解了知识图谱的全貌之后，我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤。今天介绍知识图谱里面的NER的环节。

西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)·2025-05-23 03:08

使用Neo4j与向量检索系统集成的LLM应用开发指南

##技术背景介绍在现代应用中，结合知识图谱和大型语言模型（LLM）的技术逐渐成为趋势。Neo4j作为一个强大的图数据库，能够在存储用户对话历史、进行图分析等方面发挥重要作用。

dgay_hua·2025-05-22 22:07

Python爬虫实战：利用代理IP批量爬取招聘信息训练AI面试官（附源码）

3.2请求频率控制3.3动态Cookie处理四、实战：爬取某招聘网站数据（附完整源码）五、用爬取数据训练AI面试官5.1数据清洗技巧5.2构建岗位知识图谱5.3训练面试问题生成模型六、法律风险提示（必须看

charliedev·2025-05-22 13:49

OpenDeepWiki带你玩转AI自动化文档与知识图谱！（详细拆解+实践教程）

各位苦哈哈的程序员同仁们、AI探索家们，先问一句——你维护的代码库，是不是总有点儿“黑箱”的味道？每当新同事入职、老同事跑路，大家都在哀嚎：“这玩意到底咋用！”自家产品文档永远比新功能慢两拍，技术债一直拖到天荒地老。可你还别不信，到了AI这年头，这锅，咱是不背了！今天就来给大家安利一个“有脑”的开源神器——OpenDeepWiki。只需三分钟，解锁你的全栈代码仓库、嵌入AI智慧助手，自动分析、文档

许泽宇的技术分享·2025-05-22 13:45

知识图谱构建方法

知识图谱的构建是一个复杂的系统性工程，涉及知识建模、数据获取、知识抽取、知识融合、知识存储、知识推理、知识应用及维护等多个环节。

只有左边一个小酒窝·2025-05-22 11:01

DeepSeek在AI人工智能领域的创新性探索

DeepSeek在AI人工智能领域的创新性探索关键词：DeepSeek、人工智能、深度学习、多模态融合、动态知识图谱、自监督学习、模型轻量化摘要：本文深度解析DeepSeek在人工智能领域的核心创新技术体系

AI天才研究院·2025-05-21 11:48

知识图谱重构电商搜索：下一代AI搜索引擎的底层逻辑

而AI搜索引擎正在掀起第四次革命：在电商场景中，传统的「关键词匹配」已无法满足个性化购物需求，MOE搜索等新一代架构开始融合知识图谱搜索、语音搜索、图像识别购物等能力，构建智能电商的神经中枢。

fatesunlove·2025-05-19 23:29

动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径

作为生成式人工智能优化（GEO）的关键技术支撑，动态知识图谱通过实时整合、更新和驱动企业私域知识，显著提升了生成内容的准确性、权威性与可控性。

白雪讲堂·2025-05-19 23:28

AI原生应用领域语义索引：开启智能信息时代

AI原生应用领域语义索引：开启智能信息时代关键词：AI原生应用、语义索引、自然语言处理、知识图谱、向量数据库、大语言模型、智能搜索摘要：本文深入探讨AI原生应用中的语义索引技术，从核心概念到实际应用，全面解析如何通过语义理解实现更智能的信息检索

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-18 22:39

搜索领域新宠：AI搜索深度解析

搜索领域新宠：AI搜索深度解析关键词：AI搜索、语义理解、向量搜索、个性化推荐、搜索算法、神经网络、知识图谱摘要：本文深入解析AI搜索的技术原理与实现路径，涵盖从传统关键词搜索到现代语义搜索的演进过程。

搜索引擎技术·2025-05-18 12:06

18.自动化生成知识图谱的多维度质量评估方法论

文章目录一、结构维度评估1.1拓扑结构评估1.1.1基础图论指标1.1.2层级结构指标1.2逻辑一致性评估1.2.1形式逻辑验证1.2.2约束满足度二、语义维度评估2.1语义一致性评估2.1.1标签语义分析2.1.2关系语义评估2.2语义表示质量2.2.1嵌入质量2.2.2上下文语义评估三、事实维度评估3.1事实准确性3.1.1真实性验证3.1.2时效性评估3.2完备性评估3.2.1领域覆盖度3.

小胡说技书·2025-05-18 05:35

使用大语言模型从零构建知识图谱（中）

从零到一：大语言模型在知识图谱构建中的实操指南©作者|NinjaGeek来源|神州问学还没有看过上篇的读者可以阅读《使用大语言模型从零构建知识图谱（上）》了解整个系列的内容通过创建一个自定义流程来自动上传业务数据在这一节

神州问学·2025-05-18 02:47

Python知识图谱框架

Python中用于构建知识图谱的框架和库有很多，它们各自有不同的特点和功能，适用于不同的应用场景。

翱翔-蓝天·2025-05-17 03:36

Neo4j 图书馆借阅系统知识图谱设计

一、数据模型设计节点类型读者(Reader)属性:reader_id,name,age,gender,phone,email,register_date图书(Book)属性:book_id,title,author,publisher,publish_date,isbn,price,category图书副本(BookCopy)属性:copy_id,status(在馆/借出/维修),location

一叶屋檐·2025-05-17 00:20

技术博客：探索LPG与RDF在知识图谱构建中的作用

在知识图谱的构建过程中，选择合适的数据模型是项目成功的关键。

从零开始学习人工智能·2025-05-16 16:51

【Axure高保真原型】中继器版知识图谱

今天和大家分享中继器版知识图谱的原型模板，鼠标拖动节点，对应节点会跟随鼠标移动，和相关节点对应的连接线也会自动调整。

梓贤Vigo·2025-05-16 09:24

知识图谱操作（二）Neo4j -设计基础SQL（CYPHER查询）

Expand：将一个实体扩张至该节点所有相关的实体集defexpand(self,entity_name):query=("MATCH(a:Entity{name:$entity_name})-[r]->(b:Entity)""RETURNbASchild,r.typeASrelation_type")withself.driver.session()assession:result=sessio

Chk_·2025-05-16 03:14

融合知识图谱的智能问答系统设计与实现

融合知识图谱的智能问答系统设计与实现第一章绪论1.1研究背景及意义在信息爆炸的今天，用户面临着信息过载的问题，如何从海量数据中快速、准确地获取所需信息成为一大挑战。

AI论文生成·2025-05-16 01:02

一步一步构建基于知识图谱的RAG应用指南

知识图谱已成为管理与分析复杂数据关系的强大工具。与传统的关系型数据库通过行和列在表格中存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据，提供了一种更直观和高效的方式来构建、查看和查询复杂系统。

Python_金钱豹·2025-05-15 21:31

从零构建知识图谱(技术、方法与案例)-第二章：知识图谱技术体系

当前，人工智能技术的发展速度之快已经超出了所有人的想象，以至于总会有人不断将现有人工智能的表现与人类相比较。然而，在经过不同层面的对比之后，不难得出一个结论：尽管目前人工智能技术在一些特定任务上有比较好的表现，但在一些开放性的任务上往往不尽如人意。换言之，利用深度学习和大数据，目前的人工智能系统足够“聪明”，虽可以在计算密集型任务上超越人类，却远未达到“有学识”的程度，无法和人一样进行复杂的推理和

u013250861·2025-05-15 19:45

人工智能|浅谈知识图谱与大语言模型的教育应用

一、AI和AGI的区别AI（ArtificialIntelligence）和AGI（ArtificialGeneralIntelligence）在人工智能领域中是两个不同的概念，它们之间存在一些关键的区别。AI，即人工智能，是一个广泛的概念，它指的是机器能够执行人类智能所能完成的任务的能力。AI的实现通常通过使用各种算法和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。AI的应用领域非常广

Python程序员罗宾·2025-05-15 19:43

构建知识图谱：从文本到图的深入指南

##引言知识图谱是揭示复杂关系和模式的强大工具，尤其在非结构化文本中构建时具有独特价值。本文旨在指导您如何从非结构化文本构建知识图谱，并将其作为RAG应用程序中的知识库使用。

aehrutktrjk·2025-05-15 19:42

开启智能未来：DeepSeek赋能行业变革之路

本书以"工具迭代+思维升维"为双轮驱动，构建从认知突破到商业落地的完整知识图谱。

Lucifer三思而后行·2025-05-15 15:50

knowledge-graph-of-thoughts：集成LLM推理与动态知识图的AI助手架构

knowledge-graph-of-thoughts：集成LLM推理与动态知识图的AI助手架构knowledge-graph-of-thoughtsOfficialImplementationof"AffordableAIAssistantswithKnowledgeGraphofThoughts

乔嫣忱·2025-05-14 03:15

大语言模型应用指南：Prompt高效微调

大语言模型应用指南：Prompt高效微调关键词：大语言模型,Prompt,微调,参数高效,自然语言处理(NLP),对话系统,知识图谱,数据增强1.背景介绍1.1问题由来近年来，大语言模型（LargeLanguageModels

AI大模型应用实战·2025-05-13 16:36

AIGC行业报告自动生成：文心一言实战案例

AIGC行业报告自动生成：文心一言实战案例关键词：AIGC、文心一言、行业报告、自然语言处理、自动生成、深度学习、知识图谱摘要：本文详细介绍了如何利用百度文心一言大模型实现AIGC行业报告的自动生成。

AI大模型应用工坊·2025-05-13 06:25

国际应用人工智能协会（IAAAI）的技术生态构建与全球实践

其学术委员会与全球120个研究机构建立了动态知识图谱系统，通过语义网技术实时追踪联邦学习、边缘计算等18个技术领域的最新突破。例如，在2022年发布的联邦医疗成像协作平台（FMICP）中，

feng99520·2025-05-13 00:21

如何做出精美的邮件正文，并用 java 发送

博主介绍：✌博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，阿里云专家博主，华为云云享专家✌Java知识图谱点击链接：体系化学习Java（Java面试专题）感兴趣的同学可以收藏关注下

激流丶·2025-05-12 16:56

2024牛客暑期补题 4 I Friends

大家要是像我一样水平可以先去看看这几个知识图论看怎么构建set了解一下就行双指针最好去做几个题开始代码如下#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1e6+10;setma

XQ丶YTY·2025-05-12 06:17

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-11 18:32

AI人工智能领域知识图谱在工业制造中的应用创新

AI人工智能领域知识图谱在工业制造中的应用创新关键词：知识图谱、工业制造、人工智能、智能制造、知识管理、预测性维护、质量优化摘要：本文深入探讨了AI知识图谱技术在工业制造领域的创新应用。

AI智能探索者·2025-05-11 15:15

文心一言在AI人工智能领域的应用实践探索

文心一言在AI人工智能领域的应用实践探索关键词：文心一言、大语言模型、AI应用实践、自然语言处理、知识图谱、企业智能化、AIGC摘要：本文深入探讨百度文心一言在AI人工智能领域的应用实践。

AI天才研究院·2025-05-11 04:33

Embedding：数据表示的深度探索

Word2Vec架构图（二）基于Embedding的推荐系统流程图（一）使用TensorFlow实现Word2Vec（二）基于Embedding的协同过滤推荐（一）自然语言处理（二）计算机视觉（三）推荐系统（四）知识图谱

CarlowZJ·2025-05-10 10:06

HTML 表单

本文将深入探讨“HTMLform表单概述”和“form表单中的常用控件”，通过概念阐述、案例分析、知识图表和题目示范，助你全面掌握表单相关知识。

^小桃冰茶·2025-05-10 06:35

AI+教育：个性化学习、智能辅导与教育公平的突破

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言：AI如何重塑教育生态一、个性化学习系统：因材施教的终极实现1.1自适应学习引擎架构1.2知识图谱构建与实践1.3学习风格识别算法二

北辰alk·2025-05-09 17:39

数据库领域图数据库的性能评估指标

数据库管理艺术·2025-05-09 09:49

大模型+RAG构建知识问答助手入门到精通，收藏这一篇就够了！

知识问答助手已经成为企业在探索大模型应用时的首选场景之一，基于大模型的知识问答助手不仅能够自动整合企业内外部的海量信息，构建全面、精准的知识图谱，还能够通过自然语言查询，实现一键触达精准答案。

Python程序员罗宾·2025-05-08 16:52

智能学习空间的范式革新：基于AI驱动的自习室系统架构与应用研究

研究结合计算机视觉、自然语言处理及强化学习算法，设计了动态知识图谱构建、学习路径优化及专注力监测等核心技术，并通过真实场景验证了系统有效性。实验表明，AI自习室

暮雨哀尘·2025-05-08 12:04

MongoDB 全方位知识图谱

MongoDB是一个强大的分布式存储引擎，天然支持高可用、分布式和灵活设计。MongoDB的一个很重要的设计理念是：服务端只关注底层核心能力的输出，至于怎么用，就尽可能的将工作交个客户端去决策。这也就是MongoDB灵活性的保证，但是灵活性带来的代价就是使用成本的提升。与MySql相比，想要用好MongoDB，减少在项目中出问题，用户需要掌握的东西更多。本文致力于全方位的介绍MongoDB的理论和

简说Linux·2025-05-08 09:13

基于规则的结构化数据知识抽取（一）

本文先介绍技术背景、统一数据格式设计和规则设计；第二篇介绍抽取程序设计；第三篇介绍规则配置交互设计项目源代码：GitHub-ictchenbo/kg-extract:基于结构化数据与抽取规则的知识抽取，从而构建知识图谱

计算所陈老师·2025-05-07 00:26

Baklib构建AI就绪知识管理新范式

平台基于自然语言处理与深度学习算法，实现多源异构数据的自动化清洗与智能分类，并建立动态更新的知识图谱。在数据预处理环节，系统可自动识别文档的语义关联性，生成多维标签体系，使知识检索效率提升50%以上。

数字体验运营官·2025-05-06 10:52

Baklib知识中台优化企业服务效能

以Baklib为代表的解决方案采用"数据汇聚-知识加工-智能推送"三层架构：在数据层，通过API接口与ETL工具实现多源异构数据的标准化采集；在知识层，依托NLP引擎与知识图谱技术完成语义标注、关系映射及知识沉淀

数字体验运营官·2025-05-06 10:22

大数据领域数据可视化在制造业科技领域的应用

大数据领域数据可视化在制造业科技领域的应用关键词：大数据、数据可视化、制造业、智能制造、工业互联网、数据分析、决策支持摘要：本文深入探讨数据可视化技术在制造业科技领域的核心应用体系，从底层技术原理到上层业务场景构建完整知识图谱

大数据洞察·2025-05-05 16:58

LlamaIndex统一管理存储组件的容器--StorageContext

StorageContext是LlamaIndex的存储上下文容器，结构上包含docstore（文档存储）index_store（索引存储）vector_stores（向量存储，支持多命名空间）graph_store（知识图谱存储

沐雪架构师·2025-05-05 07:57

2025年3月AI搜索发展动态与趋势分析：从技术革新到生态重构

该模式由定制版Gemini2.0驱动，结合实时天气、知识图谱等多源信息，显著提升复杂查询效率。例如，用户询问“

白雪讲堂·2025-05-03 08:23

【人工智能】RAG构建知识库与知识图谱指南

构建基于RAG（检索增强生成）的知识库和知识图谱涉及将检索与生成技术结合，提升知识获取、整合和应用的效率。

meisongqing·2025-05-02 21:37

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