知识图谱

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多模态知识图谱：重构大模型RAG效能新边界当前企业级RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统在非结构化数据处理中面临四大核心问题：

Graph Database Self-Managed Neo4j 知识图谱存储实践1：安装和基础知识学习Neo4j 是一个原生图数据库，这意味着它在存储层实现了真正的图模型。它不是在其他技术之上使用“图抽象”，而是以您在白板上绘制想法的相同方式在Neo4j中存储数据。

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知识图谱中医知识问答系统|养生医案综合可视化系|推荐算法|vue+flask+neo4j+mysql文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！

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可拖动的关系图谱原型案例关系图谱是一种以图结构形式组织和呈现实体间复杂关联关系的可视化数据模型。它通过节点和线构建多维度网络，能直观揭示隐藏的群体特征和传播路径。在社交网络分析、智能推荐系统、知识图谱构建等领域广泛应用。

Quipus，LightRag的Go版本的实现奇谱系统当前版本以知识库为核心，基于知识库可以快构建自己的问答系统。知识库的Rag模块的构建算法是参考了LightRag的算法流程的Go版本优化实现，它可以帮助你快速、准确地构建自己的知识库，搭建属于自己的AI智能助手。与当前LLM项目以python为主不同，奇谱系统的开发语言使用golang进行开发。

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vue+flask图书知识图谱推荐系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！

OpenSPG：大模型与知识图谱双向增强在数字化转型的浪潮中，知识图谱技术逐渐成为企业智能化升级的重要工具。为了更好地满足金融领域的多元场景需求，蚂蚁集团与OpenKG联合推出了基于SPG（Semantic-enhanced Programmable Graph）框架的知识图谱引擎——OpenSPG。

超越简单检索：探索知识图谱与大型语言模型的协同进化之路摘要: 大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了革命性进展，但其在事实准确性、复杂推理和可解释性方面仍面临挑战，“幻觉”现象是其固有局限性的体现。知识图谱（KG）作为结构化人类知识的载体，以其精确性和显式关系提供了重要的补充。虽然检索增强生成（RAG）已成为结合两者优势的初步方案，但真正的潜力在于更深层次的融合。本文旨在深入探索知识图谱与大型语言模型深度融合的前沿路径、关键挑战及创新机遇，展望两者协同进化，迈向更可靠、更“懂知识”的人工智能。

【知识图谱】基于BERT的食品推荐知识图谱问答系统本系统是一个基于知识图谱和BERT技术的食品推荐问答系统，核心功能如下：疾病推荐食品：输入疾病名称，推荐适合食用的食品。

知识表示方法之六：过程表示法（Procedural Representation）在人工智能的发展史中，关于知识的表示方法曾存在两种不同的观点。一种观点认为知识主要是陈述性的，其表示方法应着重将其静态特性，即事物的属性以及事物间的关系表示出来，称以这种观点表示知识的方法为陈述式或说明式表示法；另一种观点认为知识主要是过程性的，其表示方法应将知识及如何使用这些知识的控制性策略均表述为求解问题的过程，称以这种观点表示知识的方法为过程性表示方法，或过程表示法。

2025年Axure RP9无法免费使用Axure Cloud的解决方案更换新账号，换了一个邮箱注册，再登陆，又会给你30天的试用期。对，办法就是换个邮箱注册，又续上30天的试用期。

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neo4j+django+deepseek知识图谱学习系统对接前后端分离前端vue系统编号：F064课程知识图谱构建与可视化基于deepseek的学习伴侣功能【完美复刻前端效果】支持针对知识点进行习题学习，并且可以查看当前学习进度系统记录学习者学习时间+可视化分析 vue+flask+neo4j+mysql+deepseek前后端分离架构

AISEO (GEO )中的知识图谱定义：知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构组织的语义网络，由实体（Entity）、**关系（Relation）和属性（Attribute）**构成，能描述现实世界的复杂关联。

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R-GCN-Modeling Relational Data with GraphConvolutional Networks（论文笔记）CCF等级：B发布时间：2018年6月25年3月31日交目录一、简介二、原理1.整体2.信息交换与更新

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DeepSeek详解：探索下一代语言模型在数字信息的浩瀚海洋中，每一滴水珠都承载着人类智慧的光芒。随着人工智能技术的发展，我们有了新的灯塔——DeepSeek，它如同一位无所不知的智者，在知识的海洋里为我们导航。想象一下，你正站在一片无垠的信息沙漠边缘，每一步都可能踏入未知的领域，这时，如果有一盏明灯指引方向，该是多么令人振奋的事情！而DeepSeek，正是这样的一盏明灯。

打码人的日常分享

供应链管理平台建设方案（PPT原件）供应链的概念起源于彼得·德鲁克的"经济链"理论，后由迈克尔·波特延伸为"价值链"体系，最终演化为现代意义上的供应链理论。其核心定义是：以核心企业为枢纽，通过系统整合信息流、物流与资金流的动态流动，实现从原材料采购、生产制造、中间品加工到终端产品配送的全流程管控，构建起涵盖供应商体系（含原材料及零部件供应）、生产制造商（涵盖加工组装环节）、分销服务商（包括代理商及批发商）、零售终端（涵盖卖场、超市、专卖店等多业态）及终端消费者的全流程功能网络。该体系通过跨企业协作形成有机串联的网状价值创造结构，驱动各环节实

Dovis(誓平步青云）

深度解读：智能体2.0 AI Agent多推演进AI Agent即AI 代理，长期以来，研究人员一直在追求更完美的AI，可以与人类相当、甚至是超越人类。在1950年代，AIan Turing就将“智能”的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体就被称为——Agent

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DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》｜73页｜附PPT下载方法今天分享是由ai呀蔡蔡团队带来的DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》，这是一篇关于DeepSeek模型训练、应用场景及替代方案的综合指南文章，主要介绍了DeepSeek V3和R1模型的训练过程、性能表现、使用技巧、实际应用场景以及替代方案。为理解和使用DeepSeek模型提供了全面的指导，通过详细介绍模型的训练过程、性能表现、使用技巧、实际应用场景及替代方案，帮助用户更好地利用DeepSeek模型解决实际问题。