知识图谱

具身智能-普通LLM智能体与具身智能：从语言理解到自主行动（2）具身智能-普通LLM智能体与具身智能：从语言理解到自主行动（2）三、多智能体结构案例：百度文心大模型的企业知识问答系统

具身智能-普通LLM智能体与具身智能：从语言理解到自主行动具身智能-普通LLM智能体与具身智能：从语言理解到自主行动一、普通LLM智能体的本质二、普通LLM智能体的应用示例：中国企业中普通LLM智能体的应用——智能客服系统

科技测评-阿博

基于企业知识图谱的B2B金融获客模型：从“流量思维”到“数据工程”的重构在企业信贷（ToB Finance）领域，传统的“爬虫式”获客（如跑APP、粗放式电销）正面临信噪比极低的技术瓶颈。本文从数据治理、特征工程与信号捕捉的维度，探讨如何利用全量企业知识图谱与NLP算法，构建一套高精准度的企业贷获客系统。以快启智慧云的技术实践为例，解析如何通过“数据清洗—特征提取—信号驱动”的Pipeline，解决获客难、风控前置难的行业痛点。

计算机毕业设计指导

基于Neo4j的民航知识图谱问答系统设计与实现本文详细介绍了一个基于Neo4j图数据库和Python开发的民航知识图谱问答系统的设计与实现。该系统通过知识图谱技术组织民航领域知识，结合自然语言处理技术实现智能问答，并提供了直观的可视化界面。文章从项目背景、技术架构、核心模块实现、关键技术难点、系统优化等多个维度进行深入分析，为相关领域的研究者和开发者提供参考。

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F049 知识图谱双算法推荐在线学习系统vue+flask+neo4j之BS架构开题论文全源码文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！编号: F049F049-学习水印版

KG_LLM图谱增强大模型

Vgent：基于图的多模态检索推理增强生成框架GraphRAG，突破长视频理解瓶颈沙特阿卜杜拉国王科技大学和Meta AI研究团队提出Vgent框架，通过构建视频语义图谱和结构化推理机制，显著提升大型视频语言模型在长视频理解任务中的表现，在MLVU基准测试中获得3.0%-5.4%的性能提升。

基于知识图谱(Neo4j)和大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的医疗健康知识问诊系统(vue+flask+AI算法)b站演示视频与部署教程视频(点击这里) https://www.bilibili.com/video/BV19dCBB6EfU/?share_source=copy_web&vd_source=31c839f46a9a845dd6dd641cbd5c2ac1

道一云黑板报

大规模低代码系统推荐：知识图谱与 GNN 的性能优化策略更多推荐阅读低代码用户画像构建：结合知识图谱提升推荐精准度-CSDN博客GNN 基础架构：从图卷积到图注意力，哪种更适配低代码推荐？-CSDN博客

美人鱼战士爱学习

2025 Large language models for intelligent RDF knowledge graph construction学术/应用场景与痛点: 医疗健康领域正经历着一场“数据洪流 (data deluge)”。海量的医疗数据以多样的格式存在，数据内部的关联错综复杂，且包含大量敏感信息。RDF 知识图谱因其灵活和富有表现力的框架，成为整合这些数据的理想范式。然而，将这些数据，特别是从常见的 CSV 等结构化格式，映射到 RDF 知识图谱，面临着巨大挑战：

思通数科人工智能大模型

零售场景下的数智店商：解决盗损问题，化解隐性成本痛点在零售行业，盗损问题始终是商家挥之不去的痛点。无论是顾客在生鲜区将进口水果藏入背包的偷盗行为，还是在化妆品区随意撕开试用装的违规拆包，亦或是电子产品区因意外碰撞导致商品损坏，这些隐性损失不仅侵蚀利润，还增加了运营的不确定性。AI视频监控卫士，依托先进的AI视觉技术和行为意图分析引擎，为数智店商打造了一个高效、智能的防损闭环，彻底破解盗损痛点。

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F047 vue3+flask微博舆情推荐可视化问答系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！编号: F047视频链接系统简介：本系统是一个基于Vue3+Flask构建的微博舆情推荐可视化问答系统，整合了Neo4j知识图谱技术，旨在为用户提供智能化的微博话题分析与互动体验。系统核心功能围绕微博舆情数据的采集、分析、可视化以及用户交互展开，主要功能模块包括：话题推荐模块，根据用户偏好和实时热点推荐相关话题；数据分析模块，提供多维度的数据统计功能，帮助用户理解数据趋势；知识图谱可视化模块，通过多关系图表展示信息关联，便于用户直观理解

国内外具身智能VLA模型深度解析（2）国外典型具身智能VLA架构国内外具身智能VLA模型深度解析（2）国外典型具身智能VLA架构 2. Physical Intelligence（PI）—— π0模型 1）模型整体架构 2）模型训练 3. Figure AI —— Helix模型 4. 英伟达 —— GR00T N1

具身智能-8家国内外典型具身智能VLA模型深度解析具身智能-8家国内外典型具身智能VLA模型深度解析国外典型具身智能VLA架构 1.谷歌DeepMind —— RT2 1）模型架构 2）联合微调（Co-Fine-Tune） 3）动作Token化机制 2. Physical Intelligence（PI）—— π0模型 1）模型整体架构

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F046 新闻推荐可视化大数据系统vue3+flask+neo4j文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！编号: F046视频链接系统简介：本系统是一个基于Vue3和Flask构建的新闻推荐、可视化与问答系统。其核心功能围绕新闻数据的展示、推荐、分析和用户交互展开。主要包括以下模块：

qKnow 知识平台开源版 v1.0.3 发布：Docker Compose 部署 & 多项稳定性优化和关键问题修复qKnow 知识平台开源版 v1.0.3 是继首个正式版本后的又一重要迭代，本次更新聚焦系统稳定性提升、部署体验优化以及关键问题修复。在保持核心知识管理能力的基础上，我们进一步打磨产品细节，提升开发与使用效率，为用户带来更流畅、可靠的平台体验。

RDF 与 RDFS：知识图谱推理的基石在当今数字化时代，知识图谱、语义网以及现代数据集成技术已经成为信息管理和智能处理的重要工具。这些技术的底层支撑是两个由万维网联盟（W3C）制定的核心标准：资源描述框架（Resource Description Framework，RDF）和 RDF 模式（RDF Schema，RDFS）。它们共同构成了一个简单而强大的基础，用于以机器可读的方式描述任意实体及其相互关系。本文将通过拆解章节的方式，逐步剖析这两个协议的核心概念、内在联系与实际应用，帮助读者更好地理解语义网技术的底层逻辑。

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D038 vue+django西游记问答知识图谱可视化系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片up主B站：麦麦大数据关注B站，有好处！编号: D038

Apache Jena：利用 SPARQL 查询与推理机深度挖掘知识图谱在知识图谱的应用中，数据的深度挖掘是实现智能化和自动化决策的关键。Apache Jena 作为强大的语义网框架，提供了丰富的工具来支持这一目标。本文将通过实际代码示例，展示如何利用 Jena 的 SPARQL 查询和推理机进行知识图谱的深度挖掘，帮助开发者更好地理解和应用这些功能。

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D037 vue+django三国演义知识图谱可视化系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片up主B站：麦麦大数据关注B站，有好处！编号: D037

Apache Jena 知识图谱持久化：选择适合你的存储方案在构建知识图谱应用时，数据的持久化存储是一个关键环节。Apache Jena 提供了多种灵活的持久化方案，从简单的文件存储到高性能的 TDB 存储，再到基于 HTTP 的 Fuseki 服务，每种方案都有其独特的适用场景和优缺点。本文将详细介绍这些持久化方案，并提供选型建议，帮助你选择最适合的存储方式。