知识图谱

RAG实现大致流程如上图所示，假如我们要参加临时考试，那我们有三种途径获取答案，1、直接查询数据 2、利用检索系统查询 3、LLM知识检索增强生成。第一种方法直接查询数据，这也是最笨拙的方法，第二种方法则是利用检索系统查询，我们需要构建很多 query-answer对，来方便我们快速检索答案，第三种则是RAG，结合大模型来快速生成答案。

三月七（爱看动漫的程序员）

与本地电脑PDF文档对话的PDF问答程序在探索和学习新技术时，了解LangChain框架的理论知识固然重要，但实际的案例分析与实践尝试能为你提供更加直观的认识和更深人的理解。本文主要以解析案例代码为主。通过具体的实践操作，你可以更好地理解LangChain技术的本质，了解各个模块如何协同工作，以及如何在实际应用中发挥其价值。

基于知识图谱的问答系统：后端Python+Flask，数据库Neo4j，前端Vue3（提供源码）随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，逐渐成为问答系统的重要组成部分。本文将介绍如何构建一个基于知识图谱的问答系统，使用Python和Flask作为后端框架，Neo4j作为图数据库，Vue3作为前端框架。通过本文，你将了解到如何将知识图谱与问答系统结合，并实现一个简单的问答应用。

B站计算机毕业设计超人

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基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告引言随着互联网的发展，企业的客服体系面临着巨大的挑战和机遇。传统的客服模式依赖人工接听电话和处理邮件，这种方式效率低下且难以满足日益增长的服务需求。为了提高服务质量和服务效率，越来越多的企业开始引入智能化的客服系统。其中，基于自然语言处理（NLP）的客服情感分析系统逐渐成为热门的研究方向。这种系统能够自动识别客户的语气和情绪，从而帮助企业更好地理解客户需求，提升客户满意度。

知识图谱可视化系统python+neo4j+vue3手把手教你基于Neo4j构建知识图谱可视化系统。有任何疑问或者需要提供帮助都可以私信我。在线体验下载和安装Neo4j之前，首先必须安装Java JDK，因为Neo4j是基于Java的图形数据库，运行Neo4j需要启动JVM进程，因此必须安装Java SE的JDK。

智识世界Intelligence

人工智能搜索的层级发展趋势：从信息检索到智能决策##引言随着信息爆炸时代的来临，人们对搜索的需求不再仅仅停留在简单的关键词匹配。人工智能（AI）技术的进步为搜索领域带来了革命性的变革，基于AI的搜索方式能够更智能地理解用户意图，提供更精准、更高效的搜索结果。本文将深入探讨人工智能搜索的三个层级，并分析其发展趋势，揭示AI搜索如何从信息检索走向智能决策。

霍格沃茨的纸飞鹤

大数据方向知识图谱及发展前景分析目录一、知识体系二、大数据领域前景分析：1. 市场需求2. 技术趋势3. 职业发展路径4. 学习路线建议

智识世界Intelligence

LLM的Deep Research功能：重构人类认知与创新的新范式在人工智能迅速发展的今天，大语言模型（LLM）的deep research功能正在成为重构人类认知方式的关键力量。

helm-dashboard为Helm设计的缺失用户界面 - 可视化您的发布，它提供了一种基于UI的方式来查看已安装的Helm图表Helm Dashboard是一个开源项目，它提供了一种基于UI的方式来查看已安装的Helm图表，查看它们的修订历史记录以及相应的k8s资源。它还允许用户执行简单的操作，如回滚到某个修订版本或升级到新版本。该项目是Komodor愿景的一部分，旨在帮助Kubernetes用户导航和管理他们的集群。需要注意的是，Helm Dashboard并非helm团队的官方项目。

13.快速构建领域知识库的完整指南：结合 ChatGPT 与 Python 提升效率随着技术领域的不断扩展，开发者面临的信息量也与日俱增。构建领域知识库的核心目标是将分散的知识结构化，使其具有以下特点：

大模型语料库的构建过程包括知识图谱构建垂直知识图谱构建输入到sql构建输入到cypher构建通过智能体管理数据生产组件以下是大模型语料库的构建过程：数据来源确定：文档格式转换与清洗：文档切分操作：文档向量化：from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer(‘BAAI/bge-base-en’)

知识图谱都有哪些常见算法知识图谱的常用算法可以分为多个领域，包括知识表示与推理、信息提取、知识融合、推荐算法以及图数据库相关算法等。以下是基于我搜索到的资料整理出的知识图谱常用算法的详细分类和说明：

数据分析的新利器-微软开源的GraphRAG微软的GraphRAG是一种结合了图结构和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的先进框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的性能。GraphRAG通过构建知识图谱，将非结构化的文本数据转化为结构化的图数据，从而帮助模型更好地理解和生成信息。

Spring AI TikaDocumentReader在Spring AI中，TikaDocumentReader是一个非常重要的组件，它属于ETL（提取、转换、加载）框架中的提取（Extract）阶段。以下是关于TikaDocumentReader的详细介绍：

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?Word2Vec 是一种将单词转换为向量表示的技术，由 Google 在 2013 年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。

程序猿阿伟

《知识图谱：鸿蒙NEXT中人工智能的智慧基石》在鸿蒙NEXT系统的人工智能应用中，知识图谱技术犹如一座智慧基石，为系统的智能化提供了强大的知识支撑，开启了更智能、更高效、更个性化的交互新时代。

数据可视化：让数据讲故事的艺术在信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策、科研探索、市场分析等诸多领域的重要依据。然而，面对庞杂的数据，我们很难直接从中提炼出关键信息。因此，数据可视化应运而生，它通过直观的图形方式，将抽象的数据形象化，使人们能够更高效地理解和分析数据。在这其中，数据可视化叙事（Visual Data Storytelling）更是进一步提升了数据的价值，它不仅展示数据，还能通过可视化的方式讲述数据背后的故事。

三月七（爱看动漫的程序员）

One Prompt is not Enough: Automated Construction of a Mixture-of-Expert Prompts一个提示是不够的：自动构建专家提示的混合论文地址：https://ar5iv.org/html/2407.00256 项目地址：https://github.com/turningpoint-ai/mixture-of-prompts