知识图谱

川西胖墩墩

教育智能化：自适应学习与知识图谱构建在数字技术与人工智能深度融合的时代，教育领域正经历从“标准化供给”向“个性化服务”的结构性变革。传统教育模式以统一的教学计划、进度和评价体系为核心，虽能满足大规模人才培养需求，却难以适配学习者在认知水平、兴趣偏好、学习节奏上的个体差异，导致“学优生吃不饱、学困生跟不上”的普遍问题。教育智能化的兴起，以人工智能、大数据、知识图谱等技术为支撑，打破了传统教学的时空限制与模式固化，通过精准感知学习状态、动态优化学习路径、深度挖掘知识关联，重构了“教-学-评”全流程，为实现“因材施教”的教育理想提供了技术路径。

SQLAlchemy 会话管理终极指南：close、commit、refresh、rollback 的正确打开方式【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

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SentGraph：用于多跳检索增强问答的层次化句子图谱本文提出SentGraph框架，一种基于句子级图谱的检索增强生成方法，专门用于解决多跳问答任务。通过引入修辞结构理论（RST）建模句子间细粒度逻辑关系，构建层次化句子图谱，实现精准的证据检索。实验表明，该方法在降低69%输入token消耗的同时，显著提升了多跳问答准确性。

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ARK投资2026年度大创意报告：把握颠覆性创新的未来十年ARK投资发布第十版年度旗舰研究报告，深度解析人工智能、机器人、能源、区块链、太空和生物技术等13大创新领域。报告揭示指数级技术融合如何重塑全球经济，为投资者、企业决策者和科研机构提供前瞻性战略框架，把握万亿美元级市场机遇。

DeepSeek-V3.2深度拆解：开源模型逆袭，GPT-5迎来劲敌！从 685B 参数的稀疏架构到 IMO 金牌实力的 Speciale 一文看懂中国 AI 的"后训练"革命

agent应用开发-一个实例的认识与构建Smart Scholar Agent 是一个以「精读」研究行为为核心的科研论文解析与理解型智能体。它的目标不是替代研究者阅读论文，而是：作为一个“研究型协作者”，帮助用户更系统、更审慎地理解一篇论文的研究问题、方法假设、证据充分性与结论可靠性。假如用户已经选定一篇论文，并决定投入 30–90 分钟进行精读，希望在有限时间内形成可靠的研究判断。

知识图谱的可验证性：断言图谱的设计原理大语言模型在文本生成和推理上的表现有目共睹，但对于从非结构化文本构建可靠知识图谱这件事，依然是个老大难。这个问题的根源在于：语言模型的运作机制与结构化知识提取的需求之间存在本质性的错位。本文会介绍自动化知识图谱生成的核心难题：生成式模型为什么搞不定结构化提取，判别式方案能提供什么样的替代选择，生产级知识图谱的质量标准又是什么。

数字孪生应用于特种设备领域的技术难点数字孪生应用于特种设备领域的技术难点一、数据采集与感知层的难点二、建模与仿真层的难点三、系统集成与实时性难点四、安全、合规与运维难点五、应对策略与发展方向典型应用场景示例:

semantist@语校

第六十篇｜语言学校 Prompt 工程化实践：从字段解释到判断边界的结构设计（以日生日本语学园为例）系列延续：日本语言学校结构数据工程（500+ 样本）关键词：语言学校 Prompt、判断边界、教育数据工程、结构化字段、traps 设计、语校网

工程设计企业AI试用落地路径：从效率验证到知识沉淀摘要：在新能源爆发与“双碳”目标下，电力设计面临“量增、人紧、质严”困局。传统人工模式难以为继，AI试用成为数智化关键起点。本文结合良策金宝AI实践，阐述如何通过结构化试用，实现从效率工具到知识中枢的跃迁。

知识图谱——构建安全大脑的“神经突触”你好，我是陈涉川，第七篇我们要完成一个巨大的跨越：从“连接主义（Connectionism）”跨越到“符号主义（Symbolism）”。

SelectDB技术团队

构建 AI 数据基座：思必驰基于 Apache Doris 的海量多模态数据集管理实践导读：面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从 “散、乱、滞” 到 “统、明、畅” 的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。

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CoDe-KG：利用大语言模型和句子复杂度建模的自动化知识图谱构建本文介绍了CoDe-KG，一个开源的端到端知识图谱构建管道，通过结合强大的共指消解和句法分解技术，实现句子级知识提取。该系统贡献了超过15万个知识三元组的数据集，并在关系抽取任务上达到了业界领先水平，在REBEL数据集上实现了65.8%的宏F1分数。

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Flask实现Neo4j知识图谱Web应用创建一个完整的Flask Web应用，用于管理和可视化Neo4j知识图谱。textconfig.pypython

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[290页电子书]打造企业级知识图谱的实战手册，Neo4j 首席科学家力作！从图数据库基础到图原生机器学习本文介绍了知识图谱的构建原理与实践方法，涵盖从数据导入、图数据库操作到机器学习增强的完整流程。通过实际案例展示如何将知识图谱应用于元数据管理、身份识别、模式检测、依赖分析和语义搜索等场景，为企业构建智能化数据基础设施提供系统性指导。

B站计算机毕业设计超人

计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

知识求解器：教会大型语言模型从知识图谱中搜索领域知识【在某些特定领域场景中（如医学领域，科研领域），LLMs缺乏特定领域的知识，或者无法正确回忆事实和知识，这会导致幻觉。（幻觉指的是模型生成的文本毫无意义，或者与提供的输入不一致）从而产生不可想象的后果。（如在医学领域，无法正确对患者的症状推荐相应的药物，从而影响生命安全。）所以本文基于此，旨在教会大型语言模型从知识图谱中搜索领域知识。】

逐步指南：为大模型构建自动化知识图谱随着大语言模型（LLMs）在各类场景的深度应用，传统检索增强生成（RAG）技术的局限性愈发凸显。标准RAG依赖文本片段的向量匹配，在处理复杂多跳查询（如“某技术的核心原理源于哪些学术理论，这些理论又被哪些产业应用采纳”）时，往往因无法捕捉实体间的深层关联而输出片面或错误结果。这种“关联断裂”本质上是大模型的“知识缺口”——LLMs擅长文本生成与语义理解，但缺乏结构化的事实锚点，易受幻觉问题困扰。

梦想是成为算法高手

带你从入门到精通——知识图谱（一. 知识图谱入门）一. 知识图谱入门1.1 知识图谱概述1.2 分层架构1.2.1 数据层1.2.2 模式层1.3 技术架构