graph

Awesome-Text2GQL：图查询微调语料的自动生成框架语法制导的语料生成策略Awesome-Text2GQL语料生成框架架构图基于Antlr4的语料生成模块

多智能体/多机器人网络中的图论法（1）大量的学科（尤其生物及材料科学）需要对元素间相互作用在多层级系统中所扮演的角色有更深层次的理解；

GraphRAG+文档结构：打造高性能实体溯源方案作者：陈梓康众所周知，GraphRAG将文档内容抽取为知识图谱三元组后，实际上仅保留了关联性知识信息，因此不可避免地会丢失原文的一些内容细节。在对数据完整度要求严格的业务场景，如金融、医疗、保险等行业，这是不希望看到的结果。为了解决此类业务诉求，我们将文档结构信息引入GraphRAG链路，以解决知识抽取后原文信息损失的问题。同时，我们也从端到端优化了GraphRAG链路，大幅提升了知识图谱的构建和检索性能。

RAG七十二式：2024年度RAG清单回顾2024，大模型日新月异，智能体百家争鸣。作为AI应用的重要组成部分，RAG也是“群雄逐鹿，诸侯并起”。年初ModularRAG持续升温、GraphRAG大放异彩，年中开源工具如火如荼、知识图谱再创新机，年末图表理解、多模态RAG又启新征程，简直“你方唱罢我登场”，奇技叠出，不胜枚举！

解读Graph+AI白皮书：LLM浪潮下，Graph尚有何为？历时半年，由蚂蚁集团和之江实验室牵头，联合北京邮电大学、浙江大学、西湖大学、东北大学、杭州悦数科技、浙江创邻科技、北京大学、北京交通大学、复旦大学、北京海致星图科技、腾讯、信雅达科技、北京枫清科技等单位编写的《Graph+AI：大模型浪潮下的图计算》白皮书，在11月2日全国智能计算标准化工作组年会上正式发布。作为白皮书编写小组代表，蚂蚁集团图计算负责人洪春涛，分享了图计算技术和人工智能技术的协同发展，最终将引领行业进入一个全新的图智能时代。

Oracle ADB 导入 BANK_GRAPH 的学习数据访问 https://github.com/oracle-quickstart/oci-arch-graph/tree/main/terraform/scripts，下载，

【数据结构】---图本篇作为图的基础概念篇，了解图的离散数学定义，图的分类，图模型解决的问题（图的应用），图的相关算法（仅仅介绍，具体不在此篇展开）。

真-忒修斯之船

搭配Knowledge Graph的RAG架构检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）通过结合大型语言模型（LLM）和信息检索系统来提高生成文本的准确性和相关性。这种方法允许模型在生成回答之前，先从权威知识库中检索相关信息，从而确保输出内容的时效性和专业性，无需对模型本身进行重新训练。

从论文到图谱，或许只差一个html书接上回，在文章《论文图谱当如是：Awesome-Graphs用200篇图系统论文打个样》中，我向大家讲述了如何用图的方式思考图计算系统的演进历史，并在后续的系列文中结合Awesome-Graphs项目解读了数篇图计算领域的经典论文。

Operational Property Graphs到底是个啥？Operational Property Graphs，中文通常译为“操作属性图”。作为23ai中被官方highlight出的新特性之一，我们先看下官方的原文描述：

ChatTuGraph：通过大模型“与图对话”使用SQL（Structured Query Language）对数据库/数据仓库进行查询分析操作，几乎成了研发工程师和数据分析师的“家常便饭”，然而要写出高效、清晰、优雅的SQL脚本并非易事。随着大语言模型（LLM）技术的普及，借助大模型微调（Fine Tuning）等技术将自然语言自动翻译为SQL语句（NL2SQL/Text2SQL）便成了非常流行的解决方案，相关的工具框架（Chat2DB、DB-GPT等）也是层出不穷。

从API到Agent：万字长文洞悉LangChain工程化设计我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是……）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。

是土豆大叔啊！

图/超图拉普拉斯分解 Graph/Hypergraph Laplacian eigendecomposition大家好，还是之前的风格，简单粗暴，直接开干！直接上公式，下边公式是图的归一化拉普拉斯特征分解公式： Δ = I − D − 1 2 A D − 1 2 = U T Λ U \Delta = I-D^{-\frac{1}{2}}AD^{-\frac{1}{2}} = U^{T}\Lambda U Δ=I−D−21AD−21=UTΛU

Spark 图计算ONEID 进阶版本文采用阿里云maxcompute的spark环境为基础进行的，搭建本地spark环境参考搭建Windows开发环境_云原生大数据计算服务 MaxCompute-阿里云帮助中心