知识图谱

Docker 部署 FalkorDB：轻松搭建属性图数据库与知识图谱平台本文基于 falkordb/falkordb:latest，实测引擎 FalkorDB v4.20.1，底层 Redis 8.6.3，测试平台 Ubuntu 24.04 Linux。

【案例说明】融合知识图谱、大语言模型和 AI Agent 完成能源领域知识工程工作今天以“海上风电场智能运维项目”为例，说明知识图谱、大语言模型和 AI Agent 如何共同完成知识工程工作。三者的分工可以概括为：

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G‑MARK：基于知识图谱的协同自动驾驶接地多智能体推理框架论文来源：arXiv:2608.19964v1自动驾驶系统运行在部分可观测环境下，安全关键目标可能被遮挡，仅能被周边联网车辆观测。车‑车协同可以降低这种不确定性，但现有协同驾驶方法大多将多智能体证据压缩为隐式特征或者多模态隐藏状态。该处理方式会丢失关键信息：哪个智能体观测到该目标、自车是否可以看到该目标、冲突证据如何影响下游决策。

千里码aicood

基于知识图谱的《平凡的世界》知识问答系统设计与实现摘要：随着信息技术的快速发展，特别是人工智能领域的不断进步，知识图谱作为一种高效的知识表示和推理工具，正逐渐在各个领域展现出其强大的应用价值。在文学领域，尤其是经典文学作品的研究与传播中，知识图谱技术的应用可以极大地丰富读者的阅读体验，帮助读者更深入地理解作品中的人物关系、情节发展以及背后的社会背景。本项目致力于打造一个基于《平凡的世界》这部经典文学作品的知识问答系统，借助知识图谱技术，实现对小说中复杂人物关系及相关信息的高效查询与智能问答，从而为读者提供精准、便捷的知识检索服务。《平凡的世界》是路遥先生

使用neo4j构建知识图谱前提：已经安装好了neo4j软件1、代码如下：2、运行结果如下：尤其是如下这段内容：找了资料，发现langchain_neo4j不适配导致的。执行如下命令：

爱炼丹的James

从技术名词堆积到知识图谱：如何建立自己的大模型技术体系刚开始接触大模型领域时，很容易遇到这样一种情况：Transformer、RoPE、RMSNorm、GQA、MoE、Pre-training、SFT、LoRA、RLHF、DPO、GRPO、KV Cache、量化、RAG、Agent、MCP……

帅哥的AI自修课

弥合RAG语义鸿沟——从知识图谱到跨模态对齐的工程实践声明：本文案例为工程模拟场景，数据指标为演示效果，仅供工程思路参考，不代表真实业务结果。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大模型落地的主流范式——它让模型先"查资料"再"作答"，从而把生成内容锚定在外部知识之上。然而在实际业务中，很多团队发现：资料查到了，答案却仍然偏离用户意图。问题往往不在检索本身，而在于查询意图与知识表示之间存在一道"语义鸿沟"（Semantic Gap）。

帅哥的AI自修课

Coze 扣子完整实操——从零搭建 Agent 智能体到 OpenClaw 部署搭了三周智能体还没上线？从「写代码」到「搭积木」，一篇打通零代码 Agent 开发。本文基于 Coze 2.5（2026 年 4 月发布，Apache 2.0 开源协议）。文中 API Key / Token 均为占位符示例，请勿提交到代码仓库。

从视频字幕到知识图谱：基于大语言模型的自动思维导图生成工具调研技术关键词：自动语音识别（ASR）、大语言模型（LLM）、结构化输出、知识图谱构建、提示词工程我平时会通过B站、YouTube、极客时间等平台观看技术教程和行业分享。一个常见的情况是：花四十分钟看完一场架构演进的技术分享，当时觉得内容很清晰，但两天后想回顾其中的某个设计决策时，往往需要重新拖动进度条寻找——效率不太理想。

分布式GPU智能算法深度研究2026年版（下）理论算法的价值最终在生产系统上验证。本章选取六个代表性超大规模训练系统——PaLM、Llama 3.1 405B、DeepSeek-V3、xAI Colossus、BLOOM 与"万卡级"系统——剖析其算法-工程-数据的具体组合。

SelectDB技术团队

Apache Doris 与 StarRocks 深度对比：2026 年 OLAP 引擎选型指南在实时数仓、Lakehouse 和面向应用的低延迟 Analytics 场景中，Apache Doris 与 StarRocks 经常同时出现在技术选型名单里。

星川皆无恙

大数据知识图谱项目：基于neo4j知识图谱+flask的大数据电影问答系统（超详细讲解及源码）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。

SelectDB技术团队

天翼云 Iceberg 湖仓一体：Apache Doris / SelectDB 的技术能力与实践一句话摘要：天翼云使用 Apache Doris / SelectDB 在 Iceberg 湖仓一体中解决了数据孤岛、湖上查询性能不足、日志分析成本高的核心问题，关键能力包括 Iceberg 直接查询加速与延迟物化、Iceberg 表写回与数据共享、高并发实时分析与日志降本。

企业知识库的第三条路：PG16做事实源，Neo4j做图投影【关键词】 PostgreSQL 16、RAG、知识图谱、Neo4j、混合检索、企业知识库、证据链【摘要】企业在建设智能知识库时，往往同时面临RAG检索与知识图谱两个需求。现有主数据库是PostgreSQL 16，是否必须升级PG19甚至重建数据底座？本文给出了一套兼顾一致性、检索质量与可演进性的架构方案：以PG16为唯一事实源，pgvector+全文检索完成混合RAG，Neo4j作为可重建的图投影，Graph作为RAG的第三路召回。这套方案已在制造型企业的工艺文档、设备维修知识库等场景中验证可行。

世界模型与大模型的区别世界模型与大模型的区别一、名字背后的根本差异二、核心能力：预测下一个词 vs 预测下一秒三、训练数据与方式：文本大海 vs 视频洪流四、应用场景：对话助手 vs 全能模拟器五、当前挑战与发展未来

40岁资深老架构师尼恩

工业级 AI问数 AST语法 + 知识图谱语义+ 质量规则三层安全校验架构设计与实现原文地址工业级 AI问数 AST语法 + 知识图谱语义+ 质量规则三层安全校验架构设计与实现上一篇文章，尼恩介绍的工业级AI问数架构中的 LangGraph状态图+真实/虚拟工具的Agent编排框架；

工信部教考中心证书工信部教考中心证书-人工智能系列本系列高级职业技能证书，覆盖人工智能、大数据、数据安全与AIGC等热门技术领域，包括《人工智能应用工程师》《人工智能算法工程师》《人工智能训练工程师》《人工智能标注工程师》《人工智能机器视觉》《数据安全工程师》《机器学习工程师》《Python应用工程师》《大数据分析师》《大数据技术应用工程师》《大数据工程师》及《AIGC应用工程师》等。所有证书均由工业和信息化部教育与考试中心颁发，官网可查，纳入工信部人才库。证书不仅是个人技术能力的有力证明，更可作为职称评定、招投标、岗位晋