知识图谱

数字孪生应用于特种设备领域的技术难点数字孪生应用于特种设备领域的技术难点一、数据采集与感知层的难点二、建模与仿真层的难点三、系统集成与实时性难点四、安全、合规与运维难点五、应对策略与发展方向典型应用场景示例:

semantist@语校

第六十篇｜语言学校 Prompt 工程化实践：从字段解释到判断边界的结构设计（以日生日本语学园为例）系列延续：日本语言学校结构数据工程（500+ 样本）关键词：语言学校 Prompt、判断边界、教育数据工程、结构化字段、traps 设计、语校网

工程设计企业AI试用落地路径：从效率验证到知识沉淀摘要：在新能源爆发与“双碳”目标下，电力设计面临“量增、人紧、质严”困局。传统人工模式难以为继，AI试用成为数智化关键起点。本文结合良策金宝AI实践，阐述如何通过结构化试用，实现从效率工具到知识中枢的跃迁。

知识图谱——构建安全大脑的“神经突触”你好，我是陈涉川，第七篇我们要完成一个巨大的跨越：从“连接主义（Connectionism）”跨越到“符号主义（Symbolism）”。

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构建 AI 数据基座：思必驰基于 Apache Doris 的海量多模态数据集管理实践导读：面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从 “散、乱、滞” 到 “统、明、畅” 的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。

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CoDe-KG：利用大语言模型和句子复杂度建模的自动化知识图谱构建本文介绍了CoDe-KG，一个开源的端到端知识图谱构建管道，通过结合强大的共指消解和句法分解技术，实现句子级知识提取。该系统贡献了超过15万个知识三元组的数据集，并在关系抽取任务上达到了业界领先水平，在REBEL数据集上实现了65.8%的宏F1分数。

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Flask实现Neo4j知识图谱Web应用创建一个完整的Flask Web应用，用于管理和可视化Neo4j知识图谱。textconfig.pypython

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[290页电子书]打造企业级知识图谱的实战手册，Neo4j 首席科学家力作！从图数据库基础到图原生机器学习本文介绍了知识图谱的构建原理与实践方法，涵盖从数据导入、图数据库操作到机器学习增强的完整流程。通过实际案例展示如何将知识图谱应用于元数据管理、身份识别、模式检测、依赖分析和语义搜索等场景，为企业构建智能化数据基础设施提供系统性指导。

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计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

知识求解器：教会大型语言模型从知识图谱中搜索领域知识【在某些特定领域场景中（如医学领域，科研领域），LLMs缺乏特定领域的知识，或者无法正确回忆事实和知识，这会导致幻觉。（幻觉指的是模型生成的文本毫无意义，或者与提供的输入不一致）从而产生不可想象的后果。（如在医学领域，无法正确对患者的症状推荐相应的药物，从而影响生命安全。）所以本文基于此，旨在教会大型语言模型从知识图谱中搜索领域知识。】

逐步指南：为大模型构建自动化知识图谱随着大语言模型（LLMs）在各类场景的深度应用，传统检索增强生成（RAG）技术的局限性愈发凸显。标准RAG依赖文本片段的向量匹配，在处理复杂多跳查询（如“某技术的核心原理源于哪些学术理论，这些理论又被哪些产业应用采纳”）时，往往因无法捕捉实体间的深层关联而输出片面或错误结果。这种“关联断裂”本质上是大模型的“知识缺口”——LLMs擅长文本生成与语义理解，但缺乏结构化的事实锚点，易受幻觉问题困扰。

梦想是成为算法高手

带你从入门到精通——知识图谱（一. 知识图谱入门）一. 知识图谱入门1.1 知识图谱概述1.2 分层架构1.2.1 数据层1.2.2 模式层1.3 技术架构

阿也在北京

基于Neo4j和TuGraph的知识图谱与问答系统搭建——胡歌的导演演员人际圈一、数据获取本文使用“胡歌 - 电影 - 豆瓣搜索1.xlsx”数据集，该数据集是从豆瓣电影网站上爬取获得，一共112条数据代表胡歌参演的112部电影，有电影名称、上映时间、豆瓣评分、详细信息和电影简介5个字段，其中详细信息字段包括电影的导演、编剧、主演等信息。本文将在该数据集上搭建知识图谱与问答系统，可以实现对胡歌参演电影和胡歌搭档演员等问题的查询。

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Python基于知识图谱的胆囊炎医疗问答系统（附源码，文档说明）博主介绍：✌IT徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝15W+、csdn博客专家、掘金/华为云//InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

【保姆级教程】从零入手：Python + Neo4j 构建你的第一个知识图谱摘要：大数据时代，数据之间的关系往往比数据本身更有价值。传统的 SQL 数据库在处理复杂关系（如社交网络、推荐系统、风控分析）时显得力不从心，而知识图谱和图数据库 Neo4j 正是为此而生。本文将带你从 0 基础出发，理解知识图谱核心概念，安装 Neo4j 环境，并手把手教你用 Python 代码构建一个生动的人物关系图谱。拒绝枯燥理论，全是实战干货！

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企业如何安全、私密地部署大模型？在数字化转型深入推进的今天，大模型已成为企业提升效率、优化服务的核心工具，但金融、医疗、政务等行业的企业在应用中，需直面敏感数据保护与合规性的双重挑战。将大模型私有化部署于企业自有基础设施，实现“数据不出门、AI能进门”，是平衡赋能价值与安全风险的核心路径。以下从全流程视角，拆解安全私密部署的关键策略。

qKnow 知识平台核心能力解析｜第 02 期：非结构化抽取能力全景在企业知识建设过程中，90% 以上的信息都以非结构化形式存在：文档、制度、报告、网页、说明书…… 这些内容信息密度高，却长期沉睡在文件系统中，难以被计算、难以被复用，更难支撑智能应用。

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使用 LangChain + Ollama + Neo4j 构建中文知识图谱完整教程（含 Docker 部署）在本教程中，我们将从零开始，使用 Ollama 本地大模型（Qwen2.5:7B） + LangChain + Neo4j 图数据库，构建一个完整的中文知识图谱系统。整个流程包括：

Agent设计模式与工程化完成最关键的第一部分：定义系统的边界与核心逻辑。Smart Scholar Agent 旨在解决学术研究中的“信息过载”与“知识碎片化”问题。它不仅仅是一个阅读器，而是一个端到端的知识生产引擎，能自动将 PDF 转化为结构化知识、视觉洞察、对比表格以及动态演化的知识图谱。