知识图谱

[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。

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LightRAG 由入门到精通作者：王珂邮箱：[email protected] 项目英文中文LightRAG 是由香港大学研究团队开发的一种检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation， RAG）系统。结合图结构索引和双层检索机制，大大提高了大模型语言在信息检索方面的准确性和效率。

知识图谱重构电商搜索：下一代AI搜索引擎的底层逻辑从雅虎目录式搜索到Google的PageRank算法，搜索引擎经历了三次技术跃迁。而AI搜索引擎正在掀起第四次革命：在电商场景中，传统的「关键词匹配」已无法满足个性化购物需求，MOE搜索等新一代架构开始融合知识图谱搜索、语音搜索、图像识别购物等能力，构建智能电商的神经中枢。

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论文浅尝 | HOLMES：面向大语言模型多跳问答的超关系知识图谱方法（ACL2024）笔记整理：李晓彤，浙江大学硕士，研究方向为大语言模型论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.06027

18.自动化生成知识图谱的多维度质量评估方法论知识图谱作为结构化表示知识的重要载体，已成为人工智能和语义网络研究的核心。随着自动化技术的发展，大规模知识图谱的自动生成成为可能，但这也带来了一个关键问题：如何全面、客观地评估自动生成知识图谱的质量？本文从多维角度出发，系统性地探讨知识图谱质量评估的方法论体系，旨在为研究者和实践者提供全面的质量评估框架。

部署GraphRAG配置Neo4j实现知识图谱可视化【踩坑经历】在本地部署GraphRag，模型暂时使用的是硅基流动平台的大模型，后续可使用Xinference或者Ollama部署的本地模型。将txt文件喂给Graphrag生成.parquet文件(目前的graphrag好像只支持txt格式的文件)。然后通过python脚本程序将.parquet后缀文件转换成csv格式文件存入neo4j图数据库。使用Cypher语句将知识图谱展示出来。

使用 Docker Desktop 安装 Neo4j 知识图谱Neo4j是一个高性能的，基于java开发的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中；它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。

当数控编程“联姻”AI：制造工厂的“智能大脑”如何炼成？在高端制造领域，数控编程是精密加工的核心环节。然而，传统模式依赖工程师经验，面临“老师傅退休即知识流失”“新员工上手难”“复杂零件试错成本高”等痛点。迅易科技凭借AI大模型与知识图谱技术，为瑞松科技打造智能数控编程知识库，实现从“人脑记忆”到“系统智造”的跨越。

从知识图谱到精准决策：基于MCP的招投标货物比对溯源系统实践从最初对人工智能的懵懂认知，到逐渐踏入Prompt工程的世界，我们一路探索，从私有化部署的实际场景，到对DeepSeek技术的全面解读，再逐步深入到NL2SQL、知识图谱构建、RAG知识库设计，以及ChatBI这些高阶应用。一路走来，我们在AI的领域里一步一个脚印，不断拓展视野和能力边界。如果你是第一次点开这篇文章，或许会觉得今天的内容稍有挑战。但别担心，之前我创作的的每一篇人工智能文章都是精心铺设学习前置的基石。如果希望更深入地理解接下来我们将讨论的「从知识图谱到精准决策：基于MCP的招投标货物比对溯源

中科院开源：多智能体 + 知识图谱，自动生成高质量医学数据论文：m-KAILIN: Knowledge-Driven Agentic Scientific Corpus Distillation Framework for Biomedical Large Language Models Training

企业智能化第一步：用「Deepseek+自动化」打造企业资源管理的智能中枢在信息量暴涨的今天，企业知识资产正因低效管理而“隐形蒸发”。员工困在整理、传递、管控的琐碎循环中，企业为信息滞后、合规风险付出高昂的管理成本。

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