知识图谱

知识图谱(一)对知识整理,得到我们需要的正确的信息.图谱(graph):由节点和边组成,节点是实体,边是关系对数据提取处理后得到信息,构造图谱存储到数据库(neo4j数据库).

具备安全护栏与版本化证据溯源的python可审计急诊分诊平台复现摘要背景：急诊分诊是一项高吞吐量、安全关键型任务，要求对病情危重程度进行一致分级，并在出现红色警报或异常生命体征时明确升级。急诊严重指数（ESI）是一种广泛使用的五级分诊算法，其第五版尤其强调识别异常生命体征以减少分诊不足。尽管大语言模型在临床文本理解方面展现出潜力，但由于缺乏可强制执行的安全约束与充分的证据溯源，其临床部署仍面临障碍。目标：本研究设计并实现了一个面向服务的分诊平台，将统一的“症状→证据→禁忌症/风险→个性化→警示”推理链，操作化为可审计、可复现的临床人工智能服务。该平台的核心是硬安全

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1.2 文本分块策略（Chunking）在自然语言处理和信息检索中，处理长文档时面临以下挑战：分块的核心目标：在保持语义连贯性的前提下，将长文本分解为可管理的片段。

KG_LLM图谱增强大模型

知识图谱+大模型“驱动的生物制药企业下一代主数据管理：Neo4j知识图谱与GraphRAG及GenAI的深度整合制药行业主数据管理（MDM）面临数据复杂性和关系互联的挑战。本文探讨将Neo4j知识图谱与GraphRAG和生成AI整合的创新框架，提升数据准确性、一致性和可访问性。通过图谱数据库捕捉药物、患者和临床试验间的复杂关系，结合向量嵌入和检索增强生成，实现精准查询和模式发现。实验显示，该方法显著优于传统关系数据库，推动制药决策智能化。

笔记：场景图生成综述（Scene Understanding）论文源：https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127052期刊名：nuerocomputing 计算机科学二区

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1.1 文档解析：PDF/Word/HTML的结构化提取文档解析是将非结构化或半结构化的文档内容转换为结构化数据的过程。在RAG系统中，这是知识库构建的第一步，直接影响后续分块、索引和检索的质量。

面向“病历生成 + CDI/ICD”多智能体系统的选型策略与落地实践（三）需求分析流程：开发迭代流程：是否迭代规划开发实现单元测试集成测试质量门禁门禁通过?临床验证修复缺陷发布审批

AI智能体搭建（2）AI智能体搭建（2）Embedding模型什么是AI Agent 优秀智能体范例#人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前

引导式问答-对话式商品搜索-TRACER论文：Wizard of Shopping: Target-Oriented E-commerce Dialogue Generation with Decision Tree Branching 会议：ACL 2025 long 作者：Xiangci Li et al. (AWS AI Labs， Amazon)

初恋叫萱萱

技术基石与职场进阶：构建从Web后端到高性能架构的完整知识图谱在计算机科学与软件工程领域，构建稳固的知识体系往往始于对经典技术栈的掌握，并终于对现代高性能架构的深入理解。清华大学出版社出版的这几本技术专著，不仅涵盖了Web开发的传统强项，更深入了数据处理的核心逻辑与云原生时代的编程范式。我们将对这三本书籍进行深度拆解，挖掘其中蕴含的技术原理与职场应用价值。

面向“病历生成 + CDI/ICD”多智能体系统的选型策略与落地实践（二）医疗AI系统不是孤立存在的，必须与医院现有信息系统深度集成。互操作设计的目标是实现：目标：实现与现有系统的直接对接

AI智能体搭建（1）AI智能体搭建（1）智能体入门：核心概念理解 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#L

面向“病历生成 + CDI/ICD”多智能体系统的选型策略与落地实践（一）本论文详细阐述了一套面向医疗领域“病历生成与临床文档改进(CDI)/国际疾病分类(ICD)”任务的多智能体系统架构设计与落地实施方案。针对医疗场景的特殊性——严格的合规要求、数据隐私保护、临床质量控制需求，我们提出了以“可控编排大于自由自治”为核心的设计理念，并构建了双轨同构迁移架构，使同一套技术栈既能满足院内闭环合规要求，又能平滑迁移到全院服务化弹性架构。论文重点阐述了基于Kubernetes的容器化部署方案、质量门禁体系设计、FHIR互操作标准集成以及针对Oracle数据库与SOAP WebServi

企业智能知识库助手落地实践:从RAG到Multi-Agent一次完整的AI工程化落地之旅,记录从零到一构建企业级智能知识库系统的全过程技术栈: Spring AI Alibaba + Vue 3 + ElasticSearch + Redis

CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？（3）CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？（3）四、前沿进展与未来方向五、总结#人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿

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论文浅尝 | 图上生成：将大语言模型视为智能体与知识图谱以解决不完整知识图谱问答（EMNLP2024）笔记整理：邹堉莹，东南大学硕士，研究方向为知识图谱与大语言模型相结合论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.14741

CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？（2）CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？（2）二、CLIP模型架构与技术实现三、技术对比与行业应用

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病历生成与质控编码的工程化范式研究：从模型驱动到系统治理的范式转变——基于临床自然语言处理的工程视角：从大型语言模型演示到院内可运营临床系统的实现路径病历自动生成与临床文档改进（CDI）/国际疾病分类（ICD）编码是医疗人工智能落地应用的关键场景。当前研究多集中于模型算法本身的优化，然而在真实临床环境中，系统的成功部署与长期运营更依赖于系统性工程范式的构建。本文指出，此类任务的核心挑战并非单纯追求模型性能指标的提升，而在于如何在强合规性、高可靠性、全程可追溯的刚性约束下，将自动化生成与智能建议能力无缝、安全地嵌入现有的临床工作流。因此，其实际落地成效主要取决于推理服务架

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用（二）在构建面向真实业务场景的智能 Agent 时，我们很快会发现：仅靠大语言模型（LLM）和向量检索（RAG）远远不够。LLM 擅长生成流畅自然的语言，却缺乏对业务规则的精确把握；RAG 能从海量文档中召回相关信息，但无法处理需要多跳推理或结构化判断的问题。当用户问出“我是科技城的，家里空调坏了找谁？”这类问题时，系统若仅依赖关键词匹配或语义相似度，极易给出错误甚至自相矛盾的答案。