知识图谱

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

Leiden算法一种用于社区检测的图聚类算法Leiden算法是一种用于社区检测的图聚类算法，其灵感来源于Louvain算法，但进行了多项改进以提高社区划分的质量和效率。Leiden算法由荷兰莱顿大学的研究人员在2018年提出，旨在解决Louvain算法在某些情况下可能出现的不连通社区问题，并确保生成的社区都是内部连通的。

第一章初识知识图谱目录一、背景二、基本概念三、核心特征四、生命周期知识图谱是结构化数据集，旨在捕获实体及其关系之间的复杂互连。它们具有几个关键特性，使它们对不同的应用很有价值。

推理规则库的构建与应用推理规则库是人工智能、知识表示与推理、专家系统等领域中的核心组件之一。随着人工智能技术的不断发展，推理机制在各种实际问题中扮演着越来越重要的角色。一个高效的推理规则库能够帮助系统在面对复杂问题时，进行准确的推理和决策，推动人工智能向更加智能化的方向发展。本文将探讨推理规则库的构建、设计理念、应用场景以及实际案例，深入分析其在现代科技中的重要性和应用潜力。

纪伊路上盛名在

用vscode写latex-1一般大伙使用 LaTeX 大体有两种方案，一种是在本地配置环境或使用本地的软件，如 vscode + LaTeX，texlive，lyx 等等；

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VR+智慧消防一体化决策平台随着科技的飞速发展，虚拟现实（VR）技术与智慧城市建设的结合越来越紧密。在消防安全领域，VR技术的应用不仅能够提升消防训练的效率和安全性，还能在智慧消防一体化决策平台中发挥重要作用。本文将探讨“VR+智慧消防一体化决策平台”的建设内容，旨在为城市安全构建一道新的防线。

【大模型+本地自建知识图谱/GraphRAG/neo4j/ollama+Qwen千问（或llama3）】 python实战（中）这里我举例用的属性表、关系表，大概格式如下启动neo4j（关于neo4j的安装此处不再赘述）运行后在neo4j中的效果大概是这样：

Microsoft Azure Cosmos DB：全球分布式、多模型数据库服务在当今数字化时代，数据驱动型应用变得越来越普遍，企业对数据库的需求已经超越了传统关系型数据库的能力范围。云计算的兴起为数据库技术带来了新的发展方向，而微软的 Azure Cosmos DB 便是其中的佼佼者。

数据库模型全解析：从文档存储到搜索引擎在现代信息技术的发展过程中，数据库系统扮演着至关重要的角色。不同的数据类型和应用场景催生了多种数据库模型，每种模型都有其特定的设计目标和适用领域。从传统的关系型数据库到新兴的图数据库、文档存储，再到专注于搜索功能的搜索引擎，各类数据库系统共同构成了当前复杂的数据存储与管理生态。

Apache SeaTunnel深度优化：CSV字段分割能力的增强Apache SeaTunnel（原名Waterdrop）是一个分布式、高性能的数据集成平台，支持海量数据的实时同步。它允许用户通过配置文件来描述数据流，从而实现数据从一个源到另一个目的地的传输和转换。

基于编程语言的知识图谱表示增强大模型推理能力研究，一种提升LLM推理准确率达91.5%的结构化数据方法论文：Thinking with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Through Structured Data

快消零售行业的知识管理革新：搭建知识库管理系统在快速消费品（FMCG）零售行业，知识管理已经成为企业竞争力的核心。1. 信息同步：快消行业产品生命周期短，市场动态变化快，知识库能够确保信息同步，减少信息孤岛。

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知识图谱+大模型：打造全新智慧城市底层架构在数字化时代，智慧城市的建设正迎来新一轮的变革。本文将探讨如何结合知识图谱和大模型技术，构建智慧城市的全新底层架构，以应对日益增长的数据量和复杂性，提升城市管理的智能化水平。