知识图谱

【AI平台】- 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台结合LightRAG知识库的知识图谱智能体平台。一个集成LightRAG知识库和知识图的代理平台。构建LangChain v1 + Vue + FastAPI，支持DeepAgents、MinerU

LangChain 1.0 模型接口：多厂商集成与统一调用大语言模型 (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）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

高效利用 Coding Agent 进行规约驱动开发 (SDD)：原理、实践与未来洞察在当前人工智能技术蓬勃发展的时代，大型语言模型（LLMs）正以其卓越的文本理解与生成能力，深刻地改变着各行各业，尤其是在软件开发领域。它们不仅重塑了人机交互的范式，更在文本生成、理解、总结、乃至复杂推理等任务中展现出前所未有的潜力。

医疗AI新范式：当数理模型开始“计算”生命，传统大模型面临重构（中）即使模型在研发阶段表现优异，在临床部署时仍面临重重障碍：集成到临床工作流：医院信息系统通常基于传统架构，AI模型难以无缝集成。医生需要额外登录系统、上传数据、等待结果，这一过程可能比传统方法更耗时。

qKnow 知识平台核心能力解析｜第 03 期：结构化抽取能力全流程介绍在知识驱动应用越来越重要的今天，如何把分散、杂乱的数据，快速转化为“可用的知识”，成为很多企业和团队绕不开的问题。

基于物理交互的具身智能决策框架设计基于物理交互的具身智能决策框架设计一、为什么物理交互是决策的关键？二、决策框架的核心设计原则#物理交互#具身智能决策框架#决策闭环#物理常识#力控制

KG_LLM图谱增强大模型

Graph-O1：基于蒙特卡洛树搜索与强化学习的文本属性图推理框架本文介绍了Graph-O1，一种创新的智能体GraphRAG框架，通过结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与端到端强化学习，使大语言模型能够在文本属性图上进行逐步交互式推理。该方法有效解决了传统RAG方法在图结构数据上的局限性，在多个数据集和LLM模型上实现了卓越性能。

数据库全解析：从关系型到向量数据库，LLM 开发中的选型指南大语言模型 (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）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

莽撞的大地瓜

连获国内多行业认可、入选全球AI全景图谱彰显蜜度智能校对的硬核实力连获国内多行业认可、入选全球AI全景图谱彰显蜜度智能校对的硬核实力2025年，蜜度持续聚焦AI垂直应用赛道，以技术深耕细分场景。在智能校对领域，基于自主研发的文修智能校对大模型，蜜度打造了校对通、新媒通（原铀媒）等覆盖多场景的智能校对产品，凭借硬核技术实力与丰富落地成果，接连获得行业认可、入选全球AI全景图谱等多项荣誉，全方位印证了蜜度在智能校对这一垂直应用领域的深厚积淀。

多模态融合驱动下的具身学习机制研究一、为什么具身学习离不开多模态？二、多模态融合如何驱动具身学习？三、典型技术路径与前沿进展四、挑战与未来方向五、结语

LangChain v1.0+ 与 FastAPI 中间件深度解析：从概念到实战【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）

多模态融合驱动下的具身学习机制研究多模态融合驱动下的具身学习机制研究多模态融合驱动下的具身学习机制研究一、为什么具身学习离不开多模态？二、多模态融合如何驱动具身学习？三、典型技术路径与前沿进展四、挑战与未来方向五、结语

梦梦代码精

开源、免费、可商用：BuildingAI一站式体验报告上个月，老板扔给我一个任务：“咱们能不能快速搞几个AI应用出来？客服、内部知识库，还有那个自动生成周报的工具，都想试试。” 预算有限，时间更有限，还得考虑以后能不能自己掌控。得，技术选型的担子又落我肩上了。

知识图谱如何在制造业实际落地应用知识图谱在制造业的实际落地，已从理论走向多个高价值场景的规模化应用。其核心价值在于打通“数据孤岛”、沉淀专家经验、实现智能推理与决策支持。以下是结合行业实践的系统性落地路径与典型应用场景：

具身智能：从感知到行动的认知闭环构建具身智能：从感知到行动的认知闭环构建为什么需要“闭环”？认知闭环的三大支柱从实验室走向现实挑战与未来结语

PDF-知识图谱全流程前后端实现【工具已实现，搭建前后端pipline】在知识图谱构建过程中，PDF文件的处理和整理是一个关键环节。如何高效地处理大量PDF文件，确保它们被正确存储、整理和分类，直接影响到知识图谱的构建质量和效率。本文将详细介绍如何使用Python、React和FastAPI实现一个完整的PDF文件处理和整理系统，解决实际开发中遇到的各种问题。

人工智能培训

如何将模拟器中的技能有效迁移到物理世界？模拟器凭借无风险、高效率、低成本的优势，已成为机器人、自动驾驶、工业操作等领域技能训练的核心场景——无论是波士顿动力Atlas机器人在仿真中练习上千次后空翻，还是工业机械臂模拟抓取精度达99%，仿真训练都能快速积累海量操作经验。但当这些在虚拟场景中“炉火纯青”的技能迁移到物理世界时，往往会因“现实差距”出现性能骤降，甚至完全失效。要实现技能的有效迁移，核心是**缩小虚拟与现实的环境、感知、动力学差异**，通过科学的技术路径和落地流程，让虚拟训练的策略适配真实世界的复杂性，具体可从以下四大维度推进。

LangChain v1.0+ Prompt 模板完全指南：构建精准可控的大模型交互【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）

LangChain v1.0+ Retrieval模块完全指南：从文档加载到RAG实战【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）