知识图谱

Graph ⋈ Agent：Chat2Graph 如何重构 GraphRAG 范式？去年年底，我在《2024年度 Graph+AI 开源探索思考》一文中，细致拆解并总结了 TuGraph 在「Graph+AI」领域的开源技术实践经验。文中引用了一段业内不成文的观点：「23年卷 SFT，24年卷 RAG，25年卷智能体」，并将「Graph Native」的理念引入到智能体的设计中。

知识图谱与大型语言模型融合，实现准确、可解释的制造流程规划大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞！！！计算机数控（CNC）加工中的精密工艺规划要求对刀具选择、进给速度对和多轴布线做出快速、上下文感知的决策，这给工程师从设计规格到最终零件检查带来了巨大的认知和程序负担。传统的基于规则的计算机辅助流程规划和知识工程外壳将领域专有技术冻结在静态表中，在处理看不见的拓扑、新颖的材料状态、不断变化的成本-质量-可持续性权重或车间限制（如工具不可用和能源上限）时，这些表会受到限制。大型语言模型（LLM）承诺对 G 代码合成到纺锤体加载查询等任务进行灵活的指令驱动推理，

[neo4j]介绍4个开源的知识图谱项目项目主要介绍几个开源项目：QASystemOnMedicalKG：医疗知识图谱问答https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG

从Excel到知识图谱再到数据分析：数据驱动智能体构建指南我用Trae 做了一个有意思的Agent 「数据驱动智脑」。点击 https://s.trae.com.cn/a/e7bc45 立即复刻，一起来玩吧！

【项目实训#08】HarmonyOS知识图谱前端可视化实现在HarmonySmartCoding项目中，为了帮助开发者更直观地理解和探索HarmonyOS API之间的关联关系，我负责设计和实现了知识图谱的前端可视化组件。这个组件能够以图形化方式展示API之间的层次结构、调用关系和功能关联，使开发者能够快速掌握API的使用方法和相互关系，提高开发效率。本文将详细介绍知识图谱前端可视化的设计思路和实现细节。

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工业安全零事故的智能守护者：一体化AI智能安防平台前言：通过AI视觉技术，为船厂提供全面的安全监控解决方案，涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面，能够实现对应负责人反馈机制，并最终实现数据的统计报表。提升船厂的生产安全、运营效率和管理智能化水平。

Editing Language Model-based Knowledge Graph Embeddings基于语言模型的知识图谱嵌入原文链接：https://arxiv.org/abs/2301.10405 Comment: AAAI 2024.03

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DeepSeek 赋能智能教育知识图谱：从构建到应用的革命性突破在数字化时代，教育领域正经历着深刻的变革，智能教育作为教育现代化的重要方向，旨在利用先进的信息技术为学生提供更加个性化、高效的学习体验。其中，知识图谱作为一种结构化的语义网络，能够清晰地呈现知识之间的关联，在智能教育中扮演着举足轻重的角色。它将各类知识以节点和边的形式组织起来，使得知识的表示、存储和检索更加高效，为智能教育系统提供了坚实的知识基础。

知识图谱技术概述知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于图结构的语义网络，用于表示实体及其之间的关系，旨在实现更智能的知识表示和推理。它通过将现实世界中的各类信息抽象为 “实体-关系-实体” 的三元组结构，构建出复杂的知识网络，从而支持高效的信息检索、语义理解和决策分析。

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【大模型:知识图谱】--5.neo4j数据库管理（cypher语法2）目录1.节点语法1.1.CREATE--创建节点1.2.MATCH--查询节点1.3.RETURN--返回节点

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战：3步搭建智能关系网络！一、引言在数据驱动的背景下，知识图谱凭借其高效的信息组织能力，正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合，探讨知识图谱开发的实现细节，帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。

[论文阅读] (38)基于大模型的威胁情报分析与知识图谱构建论文总结（读书笔记）《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。

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【大模型:知识图谱】--3.py2neo连接图数据库neo4j【图数据库】--Neo4j 安装_neo4j安装-CSDN博客需要打开图数据库Neo4j，目录1.图数据库--连接

知识图谱增强的大型语言模型编辑https://arxiv.org/pdf/2402.13593大型语言模型（LLM）是推进自然语言处理（NLP）任务的关键，但其效率受到不准确和过时知识的阻碍。模型编辑是解决这些挑战的一个有前途的解决方案。然而，现有的编辑方法很难跟踪和整合与编辑相关的知识变化，这限制了PostEdit LLM处理编辑知识的概括能力。为了解决这些问题，我们提出了一种新的模型编辑方法，利用知识图来增强LLM编辑，即GLAME。具体来说，我们首先利用知识图增强模块来发现由于编辑而发生变化的相关知识，并在LLM中获得其内部表示

企业知识库问答系统避坑指南：检索优化与生成一致性解决方案本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。Elasticsearch索引配置：

GraphRAG: 解锁大模型对叙述性私有数据的检索能力之前在做一个智能客服相关项目的时候，基于传统RAG方式总感觉回答单一，缺少全局性，微软开源的GraphRAG引起了一些轰动，下面主要通过微软他们自己的微软博客去做相关的一点分析。

【LightRAG：轻量级检索增强生成框架】LightRAG 是由香港大学数据科学实验室开发的一个开源项目，它通过结合知识图谱和向量检索技术，优化了传统检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统在处理复杂知识关系和检索效率方面的不足。LightRAG 旨在提供一个简单、快速且高效的解决方案，特别适合资源受限的场景，如移动设备或边缘计算环境。

知识图谱：重构认知的智能革命在数字经济的浪潮中，知识图谱正悄然掀起一场认知革命。它不仅是技术的迭代，更是人类从“数据依赖”迈向“知识驱动”的里程碑。当谷歌用知识图谱优化搜索引擎、银行用它穿透复杂的金融欺诈网络、医院用它辅助癌症诊疗时，这项技术已悄然渗透到商业世界的毛细血管中。据艾瑞咨询预测，2026年中国知识图谱市场规模将突破296亿元，年均增速超过22%[1]。这背后，是一场关于如何将数据转化为智慧的技术博弈。

FPGA降低功耗研究首先要明白一点：我们的核心目标是在维持性能的前提下，通过工艺、架构、设计方法学和系统级策略的协同优化，降低动态功耗、静态功耗和短路功耗。