知识图谱

当数控编程“联姻”AI：制造工厂的“智能大脑”如何炼成？在高端制造领域，数控编程是精密加工的核心环节。然而，传统模式依赖工程师经验，面临“老师傅退休即知识流失”“新员工上手难”“复杂零件试错成本高”等痛点。迅易科技凭借AI大模型与知识图谱技术，为瑞松科技打造智能数控编程知识库，实现从“人脑记忆”到“系统智造”的跨越。

从知识图谱到精准决策：基于MCP的招投标货物比对溯源系统实践从最初对人工智能的懵懂认知，到逐渐踏入Prompt工程的世界，我们一路探索，从私有化部署的实际场景，到对DeepSeek技术的全面解读，再逐步深入到NL2SQL、知识图谱构建、RAG知识库设计，以及ChatBI这些高阶应用。一路走来，我们在AI的领域里一步一个脚印，不断拓展视野和能力边界。如果你是第一次点开这篇文章，或许会觉得今天的内容稍有挑战。但别担心，之前我创作的的每一篇人工智能文章都是精心铺设学习前置的基石。如果希望更深入地理解接下来我们将讨论的「从知识图谱到精准决策：基于MCP的招投标货物比对溯源

中科院开源：多智能体 + 知识图谱，自动生成高质量医学数据论文：m-KAILIN: Knowledge-Driven Agentic Scientific Corpus Distillation Framework for Biomedical Large Language Models Training

企业智能化第一步：用「Deepseek+自动化」打造企业资源管理的智能中枢在信息量暴涨的今天，企业知识资产正因低效管理而“隐形蒸发”。员工困在整理、传递、管控的琐碎循环中，企业为信息滞后、合规风险付出高昂的管理成本。

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RAGFlow 接入企业微信应用实现原理剖析与最佳实践近期有医美行业客户咨询我们智能客服产品，期望将自己企业的产品、服务以及报价信息以企微应用的方式给到客户进行体验互动，提升企业运营效率。关于企业微信对接，我们分享下最佳实践，抛砖引玉。效果图如下：

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SpringAI实现AI应用-搭建知识库1.SpringAl实现AI应用-快速搭建-CSDN博客2.SpringAI实现AI应用-搭建知识库-CSDN博客

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自然语言处理+知识图谱：智能导诊的“大脑”是如何工作的？智能导诊系统是一种基于人工智能技术的医疗辅助工具，旨在提高医疗服务效率、改善患者就医体验、降低医院运营成本，通过自然语言处理技术，智能导诊系统能够自动回答患者的常见问题，帮助患者快速了解自己的病情，并提供相应的医疗建议。

【学习资源】知识图谱与大语言模型融合知识图谱与大型语言模型结合参数知识和明确知识的可用性会带来一些机会和愿景。分享一些知识图谱和大语言模型融合的论文和文章、实践案例、关键技术和实用工具。

neo4j暴露公网ip接口——给大模型联通知识图谱我的领导，我的脑子，我的学习能力，感动了这里不加赘述了，请参考上一篇博客搭建这里注意：NEO4J_URI不得写http:,只能写neo4j或者bolt 还需要注意APP_HOST不得是127.0.0.1，必须是0.0.0.0，不然只有局域网才能访问！

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Graph Database Self-Managed Neo4j 知识图谱存储实践2：通过官方新手例子入门（未完成）官方入门例子：neo4j-graph-examples/get-started: An introduction to graph databases and Neo4j for new users

AI大模型从0到1记录学习数据结构和算法 day204.3 分治算法 4.3.1 概述分治算法的基本思想为：将原问题递归的分解为若干个（通常是两个以上）规模较小、相互独立且性质相同的子问题，直到子问题足够简单，简单到可以直接求解。然后再返回结果，逐个解决上层问题。实际上，前文提到的归并排序算法和快速排序算法都是分治思想的典型应用。能使用分治算法解决的问题通常需要具备以下特点：  可分解：问题可以被划分为多个规模较小的子问题。这些子问题通常具有相同的性质，并且可以独立地解决。  存在基本情况：问题分解的小到一定程度后，就变得非常简单，简单到可以直接

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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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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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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。