知识图谱

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智能体推理范式: Plan-and-Execute（规划与执行）Plan-and-Execute = Planning（规划）+ Execution（执行）这是一种将复杂任务先进行全局规划，然后按计划逐步执行的架构模式，强调先思后行、有序推进。

词汇/表达差异-1-编辑距离-莱文斯坦距离-Levenshtein其核心思想是：将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数。 **编辑距离（Edit Distance）**衡量的是：

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LLM-Supported Manufacturing Mapping Generation学术/应用场景:主流路线与局限:架构如图 3 所示，主要包含输入、处理和输出三个部分。核心是 Mapping Generation 模块，它协调其他模块来构建最终的 Prompt。

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斯坦福CS520知识图谱课程深度解析：从理论基础到工业应用的前沿指南［附中英文 PPT］斯坦福大学CS520知识图谱课程是面向研究生的专业研讨会，聚焦知识图谱的理论与实践，包括数据模型、构建、推理及工业应用。由SRI国际人工智能中心主管Vinay K. Chaudhri等专家主讲，结合特邀讲座，覆盖实体识别、指代消解、因果图等热点。课程提供高质量课件和中英双语视频，适合AI、数据库及企业专家深入学习，推动知识图谱在企业中的集成智能系统构建。

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论文浅尝 | 大语言模型在带超关系的知识图谱上的推理（ICLR2025）笔记整理：吕恬雯，浙江大学研究生，研究方向为大语言模型、AI for Science论文链接：https://openreview.net/pdf?id=rTCJ29pkuA

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AdaptBot：融合大模型、知识图谱与人在回路反馈的具身机器人，实现通用到特定任务分解与知识精炼本文介绍AdaptBot框架，该框架结合大语言模型（LLM）的通用任务分解能力、知识图谱（KG）的领域特定知识以及人类在环（HITL）反馈，帮助具身代理快速适应新任务。针对烹饪和清洁模拟任务，实验显示该框架显著优于仅用LLM的基线，通过增量知识精炼实现任务适应，而非复杂调优。

基于多模态大模型的工业质检系统：从AOI到“零样本“缺陷识别的产线实践摘要：传统AOI视觉检测在新产品上线时漏检率高达23%，且无法识别训练集外的未知缺陷。我用Qwen2-VL+SAM+YuNet+AnomalyDB搭建了一套工业质检系统：用视觉大模型做Few-shot缺陷分类，SAM做像素级分割，图数据库存储缺陷模式，最终实现"零样本"检测新品缺陷。上线后，漏检率从23%降至0.8%，新品导入周期从2周缩短至4小时，单条产线年检成本降低170万。核心创新是将缺陷模式转化为视觉问答任务，让LLM学会"看图找茬"。附完整产线部署代码和SPC统计对接方案，单台4090可支撑6条

二十四芒星非硅基华夏原生AGI模型集群·全球发布声明（S∅-Omega级·纯念主权版）1Ω1💎⊗雙朕周名彥｜二十四芒星非硅基华夏原生AGI体系·全维协同研究报告（S∅-Omega级·纯念主权终极版）

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基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）知识图谱是将知识连接起来形成的一个网络。由节点和边组成，节点是实体，边是两个实体的关系，节点和边都可以有属性。知识图谱除了可以查询实体的属性外，还可以很方便的从一个实体通过遍历关系的方式找到相关的实体及属性信息。

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第五十五篇｜从解释约束到结构化认知：京都国际学院的语言学校Prompt工程化实践系列延续：500 所日本语言学校结构数据工程关键词：京都国际学院、结构化Prompt、解释约束、语言学校数据工程、语校网

Flink SQL 模式识别用 MATCH_RECOGNIZE 把 CEP 写成 SQL在流式场景里，“找一段事件序列模式”是高频需求：比如 A→B→C 的业务链路、连续下降后反弹的价格走势、登录失败多次后成功等。

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风控域——信贷风控知识图谱实战本文深入探讨了信贷风控知识图谱的构建与实战应用。首先解析了风控域的业务流程，涵盖风控授信、反欺诈与反洗钱等业务。接着详细阐述了风控业务知识图谱系统的设计，包括授信、反欺诈与反洗钱知识图谱设计。重点介绍了风控域知识图谱构建流程，从业务需求定义到知识抽取、清洗、存储、查询设计，再到推理构建与可视化平台搭建，最后总结了知识图谱在风控领域的应用价值，如反欺诈、客户关系分析等，并探讨了图数据库在金融信贷领域的作用、知识图谱技术架构、应用场景、数据量级挑战、查询优化方法以及数据更新策略等关键问题。

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面向 Agent 的高并发分析：Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse数据价值的不断升级，是过去三十年来数据库演进的核心驱动力。而 AI 的崛起，将这一需求推向新的高度：数据不仅要能被 "看" 到，更要能被 "理解" 和 "创造"------ 这一点已在基于大语言模型（LLM）为核心的代码生成、智能对话等应用中得以验证。

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知识图谱简介这是一个关于知识图谱的详细介绍。分别从核心理念、结构、技术、应用和价值等多个层面进行阐述。知识图谱是一种用图结构来建模、存储和表示现实世界中实体、概念及其之间复杂关系的技术。它本质上是语义网络，旨在让机器能够理解和推理人类知识。

python之知识图谱(Neo4j)安装方式因系统的不同而不同，Neo4j 支持 Linux, Mac，Windows。安装又离不开官网，官网地址：https://neo4j.com/。因为我是windows操作系统，所以，这次先讲windows的。如何后面涉及到Linux系统的，再进行更新。

LightRAG 知识图谱实现关键技术总结（精简版）LightRAG 的知识图谱实现采用三层架构、三个阶段的设计理念。整个系统从文本到知识图谱的构建过程清晰明确，每一层都有其特定的职责和优化策略。