知识图谱

The Life of a Read/Write Query for Apache Iceberg TablesApache Iceberg 作为开源分层表格式，通过解耦数据与元数据管理，为大数据处理提供事务性与可扩展性。本文以读写查询生命周期为核心，解析 Iceberg 表的处理逻辑。

大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2）1.可学习的嵌入 (Learnable Embedding)

项目三：信息抽取与图谱问答（医疗科研文献知识图谱与智能问答平台）===========================================依赖文件application.yml

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突破AI助手成本壁垒：知识图谱思维架构让小模型实现大性能https://github.com/spcl/knowledge-graph-of-thoughts

Apache Jena SPARQL 查询完全指南：入门与实战案例在本教程中，我们将详细介绍如何使用 Apache Jena 框架来执行 SPARQL 查询。SPARQL 是从 RDF 数据中检索和处理信息的标准语言，而 Apache Jena 则是 Java 中构建语义网和知识图谱应用的首选工具包。

LangExtract + 知识图谱 — Google 用于 NLP 任务的新库原文摘要：LangExtract 是 Google 于 2025-07-30 开源的“程序化抽取”工具，面向邮件、报告、病历等非结构化文本，精确抽取所需信息并将每个抽取结果与原文字符偏移（offset）绑定，实现可追溯、可高亮验证的结构化输出。其核心能力包括：对长文档的分块与并行处理、多轮抽取确保召回、直接生成结构化结果以减少传统 RAG 中的切分与向量嵌入开销；可同时兼容云端大模型（如 Gemini）与本地开源模型，并支持自定义提示模板以适配不同领域。本文提供一个以 Streamlit 为界面、Agra

使用 Apache Jena 构建 Java 知识图谱在本教程中，我们将详细介绍如何使用 Apache Jena 构建一个 Java 知识图谱，包括实体和关系的定义、查询以及推理功能的实现。知识图谱是一种强大的工具，用于表示和查询复杂的结构化数据。Apache Jena 是一个开源的 Java 框架，广泛用于构建和管理 RDF（资源描述框架）数据。

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知识图谱与黑盒大语言模型：生物医学研究的新突破本文探讨了大语言模型在生物医学研究中的局限性，提出了通过知识图谱增强LLM可解释性的解决方案，并详细介绍了统一KG-LLM框架在生物自然语言处理中的应用前景和实践价值。

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[Nature子刊]浙大SciToolAgent：用知识图谱驱动的科学智能体实现多工具集成本文介绍了SciToolAgent，一个基于大语言模型的科学智能体，可自动化处理生物学、化学和材料科学领域的数百个专业计算工具，通过构建科学工具知识图谱实现智能工具选择和执行，显著提升科研效率。

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论文浅尝 | 图约束推理：在知识图谱上实现大语言模型的忠实推理（ICML2025）笔记整理：冯科华，浙江大学博士。研究方向为大语言模型、AI for Science论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.13080

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论文精读（七）：结合大语言模型和领域知识库的证券规则规约方法笔者链接：扑克中的黑桃A专栏链接：论文精读本文关键词：证券领域; 业务规则; 需求规约; 大语言模型; 领域知识; 软件需求

全面进化，智启新篇｜qKnow 知识平台商业版 2.0 正式发布：打造企业级“图谱 + 向量”双引擎智能知识中枢2025年10月31日，千桐科技正式发布 qKnow 知识平台商业版 2.0。这一版本相较 1.0 进行了全方位的升级与重构，不仅在知识图谱、知识库、智能问答等核心能力上全面增强，更在“多知识库并行管理”“图谱+向量混合检索”“AI 原生应用矩阵”等方向实现了质的飞跃。

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【无标题】大模型-模型压缩：量化、剪枝、蒸馏、二值化 (2大模型-模型压缩：量化、剪枝、蒸馏、二值化 (2)一、模型压缩概述1.模型压缩的必要性2.模型压缩的目标二、量化1.量化原理2.量化方法分类3.量化的优势与局限三、剪枝1.剪枝原理2.剪枝方法分类3.剪枝的优势与局限四、蒸馏1.蒸馏原理2.蒸馏方法流程3.蒸馏的优势与局限五、二值化1.二值化原理2.二值化方法应用3.二值化的优缺点

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知识图谱遇上大语言模型：天作之合还是理想泡影？ServiceNow收购data.world引发关注，知识图谱与大语言模型的结合正成为AI时代的关键趋势。本文探讨了这一组合如何帮助企业整合数据资产，以及为什么多数组织尚未为此做好准备。

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