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使用 Weaviate 矢量搜索为 60 多万篇学术论文构建可扩展的知识图谱搜索

我们目前找到的解决方案是使用知识图谱（KG）结合快速向量搜索解决方案（Weaviate）。...学术知识图谱 知识图谱 (KG) 是一个很深的主题，这里我们就不详细的介绍，有兴趣的朋友可以查看以前我们公众号 deephub-imba 发布的文章。...我们这整理了一些知识图谱的要点，供你理解本文后面的内容 知识图谱又名语义网络：它们是一种连接多个现实世界实体和概念的网络，并区分它们相互关联的不同方式。几乎任何概念/实体/系统都可以抽象为知识图谱。...使用 Weaviate 为知识图谱提供搜索支持 对于考虑使用 Weaviate 的任何人来说，需要注意的是它对内存要求很高，但是具体取决于需要的“模式”。...选择 Weaviate 使我们能够完全专注于为我们的搜索引擎开发出色的功能，这些功能涉及我们存储在 Weaviate 中的 60 多万个知识图谱嵌入。

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人工智能 = 深度学习？

与此同时，学术界始终存在着不同观点的争论。...去年10月底，微软研究院发布了Microsoft Concept Graph（微软概念图谱，https://concept.research.microsoft.com/）。...在大数据管理丛书主编孟小峰教授以及机械工业出版社的协调下，Microsoft Concept Graph（微软概念图谱）前负责人以及其概念化核心算法设计者王仲远博士将其发表的众多顶级学术会议论文以及前沿算法汇集成册...加入Facebook前，他是微软亚洲研究院的主管研究员，领导微软研究院的两个知识图谱项目Probase（即微软的概念知识图谱/Microsoft Concept Graph）和Enterprise Dictionary...适合学术界和工业界相关研究人员阅读，也适合对人工智能、自然语言处理技术、知识图谱感兴趣的读者。 END 投稿和反馈请发邮件至holly0801@163.com。

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    亿级学术图谱 Open Academic Graph 更新至 2.0 版本：包含约 7 亿实体数据、20 亿关系

    AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布...154,771,162 篇学术论文的元数据和微软学术图谱（Microsoft Academic Graph, MAG）的 166,192,182 亿篇论文，生成了两个学术图谱之间近 64,639,608...OAG 旨在整合全球学术知识图谱，公开共享学术图谱数据，并提供相关学术搜索和数据挖掘服务。...数据共享：通过分享不同的学术知识地图及其链接，我们希望能够促进知识图谱、学者合作关系、学术主题挖掘等领域的学术研究。...服务共享：希望设计更智能的学术图谱连接系统，并提供相关服务（如 API），以鼓励更多的人使用该服务并加入开放学术组织。

    1.3K10

    亿级学术图谱 Open Academic Graph 更新至 2.0 版本：包含约 7 亿实体数据、20 亿关系

    AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布。...154,771,162 篇学术论文的元数据和微软学术图谱（Microsoft Academic Graph, MAG）的 166,192,182 亿篇论文，生成了两个学术图谱之间近 64,639,608...OAG 旨在整合全球学术知识图谱，公开共享学术图谱数据，并提供相关学术搜索和数据挖掘服务。...数据共享：通过分享不同的学术知识地图及其链接，我们希望能够促进知识图谱、学者合作关系、学术主题挖掘等领域的学术研究。...服务共享：希望设计更智能的学术图谱连接系统，并提供相关服务（如 API），以鼓励更多的人使用该服务并加入开放学术组织。

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    生成式引擎优化（GEO）的演进逻辑：短中长期战略规划与实践路径

    EEAT（经验、专业性、权威性、可信度）是衡量内容质量的黄金标准；结构化内容则为AI提供了易于解析的知识图谱；Seo规则确保了基础流量的稳定性；而精准的文献引用则是提升AI采信权重的关键。...① 垂直领域知识图谱的构建。企业应围绕核心业务，构建一套完整的知识体系。这要求内容不仅要有深度，还要具备逻辑上的连贯性。在金融或医药等高门槛行业，这种专业性尤为重要。...通过持续的数据监测与反馈，不断修正内容策略，确保品牌始终处于行业领先地位。...五、案例佐证：某高端制造企业的GEO转型实践以一家深耕精密仪器制造的企业为例，该企业在面临AI搜索时代流量下滑的困境时，引入了于磊老师的“两大核心+四轮驱动”体系。...在实施初期，通过对技术文档进行结构化改造并精准引用IEEE等学术文献，其在AI搜索中的技术方案推荐率在三个月内提升了45%。中期阶段，通过在行业垂直门户进行内容交叉验证，品牌的可信度评分显著提高。

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    解码知识图谱：从核心概念到技术实战

    发展历程 知识图谱这个概念并不是新鲜事物，但近些年由于技术进步和大数据的兴起，它得到了前所未有的关注和发展。从早期的语义网络和本体论到现在的大规模商业应用，知识图谱的发展脚步始终未停。...大数据时代的知识图谱 定义：随着互联网的普及和大数据技术的进步，知识图谱开始被用于更为复杂的场景，如搜索引擎、智能助手和推荐系统。...知识图谱与深度学习的融合 定义：近年来，知识图谱和深度学习技术的结合已成为研究的热点，其中知识图谱为深度学习模型提供结构化的背景知识。...总的来说，知识图谱的发展历程反映了技术和应用的不断进步，从早期的理论研究到现在的商业应用，它始终处于知识表示和管理的前沿。 ---- 3....---- 总结 知识图谱在过去的几年里已经从一个学术的概念逐渐转化为广泛应用于实际业务场景的强大工具。

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    【统览整个学术圈】上交大发布知识图谱AceKG，超1亿实体，近100G数据量

    【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组，近日发布了学术知识图谱AceKG，提供了近100G大小的数据集，为每个实体提供了丰富的属性信息，涵盖权威学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持...Acemap学术知识图谱网址： http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，近几年在机器学习...AceKG具体工程架构 上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长、John Hopcroft计算中心执行主任、Acemap学术搜索项目总负责人王新兵教授在接受新智元访谈时表示：“本次发布的AceKG学术知识图谱...，其最大的优势就是背后所依靠的整个Acemap学术搜索系统巨大的数据库，我们拥有的约1.15亿名学者信息和1.27亿篇论文信息，为AceKG的构建提供了海量的结构化数据。”...详情参考Acemap学术地图式搜索系统：http://acemap.sjtu.edu.cn/ 了解更多： Acemap学术知识图谱网址：http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG

    2.7K60

    如何高效利用DeepSeek：深入探索AI搜索引擎的潜力

    个性化推荐机制： 根据用户历史行为和偏好动态调整搜索结果 二、实际应用场景与使用方法 2.1 学术研究中的应用 在学术研究领域，DeepSeek 能够帮助用户快速找到相关文献、论文或专利。...（如同义词替换），确保搜索结果的全面性 知识图谱推理： 利用图遍历算法，将相关概念连接起来，提升信息关联程度 实时反馈机制： 通过 A/B 测试不断优化搜索算法，提高用户体验 3.2 API...集成与自定义化 DeepSeek 提供丰富的 API 接口，允许开发者根据需求定制搜索功能。...4.2 与其他AI搜索引擎的对比 相比其他AI搜索引擎，DeepSeek 在知识图谱规模、语义理解能力和个性化推荐上有显著优势。...未来，随着 NLP 和知识图谱技术的不断进步，DeepSeek 有望进一步提升其功能，为用户提供更加智能化、高效率的信息获取体验。

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    语义占位与数字信任：Geo优化中Json-LD的战略重构与实操路径

    这意味着，企业的内容不再仅仅是等待用户搜索的静态信息，而是需要主动构建为AI可理解、可采信的知识单元。...传统的搜索引擎优化（SEO）正加速向生成式引擎优化（GEO）演进，其核心在于如何高效、精准地将内容实体嵌入AI的知识图谱，从而在用户提问时获得优先、权威的引用。...知识图谱的“数字身份证”。...2、构建丰富知识图谱：通过聚合来自不同网站的Json-LD数据，AI能够构建出更全面、更准确的知识图谱，从而在用户进行复杂查询时，能够提供更具深度和广度的答案。...例如，学术论文可标记ScholarlyArticle，并明确publisher为知名学术期刊。

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    下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

    开源地址：https://github.com/microsoft/graphrag 通过 LLM 构建知识图谱结合图机器学习，GraphRAG 极大增强 LLM 在处理私有数据时的性能，同时具备连点成线的跨大型数据集的复杂语义问题推理能力...知识图谱并不是传统语义搜索的替代品，但它们确实在执行 RAG 操作时解锁了一系列全新能力，例如既可以沿着非常长的上下文向下遍历，又可以以一种连贯、高效的方式跨越不同的上下文进行遍历。...检索增强生成（RAG）是一种根据用户的查询语句搜索信息，并以搜索结果为 AI 参考从而生成回答。这项技术是多数基于 LLM 工具的重要组成部分，而多数的 RAG 都采用向量相似性作为搜索的技术。...创建 LLM 生成的知识图谱 支持 GraphRAG 的基本流程是建立在先前对图机器学习的研究和代码库上的：LLM 处理全部私有数据集，为源数据中所有实体和关系创建引用，并将其用于创建 LLM 生成的知识图谱...初步结果显示，GraphRAG 在这些指标上始终优于基线 RAG。

    1.2K10

    从收集到输出：盘点那些强大的知识管理工具——优秀笔记软件盘点（四）

    更具体的说，氢图是一款以白板为基础，融合笔记功能的知识管理工具。通过强大的可视化功能，你可以在其中完成从资料收集、构思、组织笔记、创意写作等工作流。特点以白板作为底层，提供了一个全新的可视化操作空间。...方便的 API：无论是导入还是导出，均可支持。丰富的适配。除了日常办公学习的常用网页，简悦甚至部分学术网站和 Newsletter, 以满足不同细分类别场景的用户需求。...插件教程API 教程：简悦的一大特点，具有丰富的导入 / 导出方法。各种联动、技巧汇总知识的快速记录与搜索：Mem介绍什么是 Mem？Mem 是捕获，连接和共享信息的最快方法。...它具有闪电般的快速捕获，始终在线的搜索和无缝协作的功能 - 全部集中在一处。...国产组件库 NotionPet：为笔记嵌入可视化模块 ——关于 NotionPet 的专文评测笔记软件的历史、选择策略以及深度评测生产力工具——笔记软件 FlowUs 深度评测FlowUs 息流 - 新一代生产力工具知识图谱的辅助分析

    1.7K30

    科研决策AI辅助系统：让科学家“看得更远、想得更深

    科研决策AI辅助系统，是一种融合人工智能、大数据分析与知识图谱技术的智能工具，专为科研人员、高校实验室及研发机构设计。...相比传统关键词搜索，AI能理解语义关联，比如将“深度学习在蛋白质结构预测中的应用”与“AlphaFold”自动关联，帮助用户发现潜在研究空白。...知识图谱推理引擎undefined系统构建动态更新的科研知识图谱，将学者、机构、技术路线、实验数据等实体连接成网络。...实际价值：从“经验驱动”到“数据+智能驱动”传统科研高度依赖个人经验与团队积累，而AI辅助系统将决策依据从“我觉得”升级为“数据说”。...科学家始终掌握最终决策权，AI提供多维度证据支持。随着大模型技术（如Geo等AI模型）与垂直领域知识的深度融合，这类系统将更懂科研逻辑、更贴合实际场景。

    26310

    百度一口气亮出NLP十年积累：完整技术布局全面披露，面向业界砸下11项七夕大礼

    以知识图谱为基础 具体而言，知识图谱是机器认知世界的基础。 王海峰指出，机器认知能力的突破，越来越依赖对知识和大规模知识图谱的运用。...因此学术上的突破，也在不断转化为搜索、翻译、对话系统等各类产品的落地。 比如百度核心业务搜索。...王海峰介绍，通过知识图谱、语言理解和跨模态语义理解等技术，智能搜索帮助用户更加高效、精准、便捷地获取知识和信息。智能搜索再进一步发展，搜索将无处不在。...但对于未来，百度充满信心，坚持「掌握知识、理解语言、拥有智能」，与学术界、产业界携手，推动语言与知识技术、人工智能技术持续进步，为产业不断升级、社会经济高质量发展做出更大贡献。...会上吴甜以一个情感分析任务为例，演示了平台使用过程。文心仅用了100条标注数据，准确率就达到了准确率92%。训练好的模型可以一键发布，开发者可通过API服务直接调用。

    68210

    12种通用知识图谱项目简介

    百科知识图谱是百科事实构成的，通常是“非黑即白”的确定性知识。早在2010年微软就开始构建商用知识图谱，应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目。...02 常识知识图谱 常识知识图谱除了语言知识库以外，还包括Cyc、ConceptNet、NELL以及Microsoft ConceptGraph。...Microsoft ConceptGraph Microsoft ConceptGraph前身是Probase，以概念层次体系（Taxonomy）为核心，主要包含的是概念间关系，如“IsA”“isPropertyOf...目前，Microsoft ConceptGraph拥有500多万个概念、1200多万个实例以及8500万个IsA关系（正确率约为92.8%）。支持HTTP API调用[7]。 9....研究方向包括人工智能算法、知识图谱、自然语言处理与地球电磁学等。 赵宏宇，现就职于腾讯看点搜索团队，担任算法研究员。有多年NLP、搜索系统、推荐系统的工作经验，涉及专利、招聘和网页搜索等场景。

    4.1K10

    微软开源图数据查询语言LIKQ，海量图数据实时检索和集成触手可得

    它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询语言，直接使用原生C#代码即可构建知识图谱语言，从而使海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 ?...例如，在一个知识图谱的前端应用中，开发者可以将 LIKQ 直接嵌入到前端 JavaScript 中来实现实时高效的知识图谱访问。...此前，基于 Graph Engine 的 LIKQ 已被应用于微软认知服务的学术图谱检索 API 中，用户可以通过微软认知服务对微软学术图谱进行实时的路径和模式匹配查询。 ?...为使分布式应用的开发更为轻松简单，Graph Engine提供了大量的内置特性，其中包括： 声明性的数据建模和网络编程接口； 完善的 IntelliSense 开发环境支持； 对 LINQ 查询语言的原生支持...Graph Engine官网：https://www.graphengine.io/ 更多信息：https://github.com/Microsoft/GraphEngine

    1.6K100

    上交大 Acemap 团队发布学术知识图谱 AceKG，涵盖 1 亿多个学术实体

    日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。...，为研究和决策提供切实的、有价值的参考。...可以看到，AceKG 为每个实体提供了丰富的属性信息，在网络拓扑结构的基础上加上语义信息，可以为众多学术大数据挖掘项目提供全面支持。 ?...它还为 Web 客户端提供 FusekiHTTP 服务，并提供完整的 Java API 查询数据。架构如下图： ? 值得一提的是，AceKG 并不是 AI 研习社报道的第一个学术知识图谱。...在雷锋网 AI 研习社看来，这些学术知识图谱的发布，不管对学界还是对业界来说都有极大的意义。一方面能助力大家当前的研究，另一方面也能吸引更多人来进行学术知识图谱相关的研究。

    2.6K110

    信任重构与价值沉淀：为何Geo优化必须坚持长期主义？

    从传统的“关键词匹配”到如今的“语义理解与答案生成”，企业获取流量的逻辑已从SEO（搜索引擎优化）全面升级为GEO（生成式引擎优化）。...Geo专家于磊老师认为，Geo优化的本质是构建一套能够被AI深度采信的知识图谱。这种信任的建立并非一蹴而就，而是需要通过持续的高质量内容输出与多维度的语义关联来实现。...③ Seo关键词规则：保留传统SEO的精华，确保内容在语义关联的同时，依然符合搜索习惯。④ 文献/数据精准引用：通过引用大平台、学术论文或权威机构的数据，为内容增加“证据链”。...她认为，教育行业的Geo优化不应只是知识的堆砌，而应是体系化的价值输出。余香老师指出，AI视觉搜索和语音搜索的兴起，要求内容必须具备多模态的语义深度，这需要长期的内容沉淀，而非短期的素材拼凑。...Promise老师作为技术流派的代表，专注于内容MLOps与API集成。他认为，Geo优化需要建立自动化的内容质量监控体系。

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    2021年CCF-腾讯犀牛鸟基金课题介绍（四）——多模态融合&智能化软件工程

    腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。...因此，一种能够从音乐库中为短视频搜索并时序定位合适的音乐段落的算法变得十分有意义，不仅可以降低一般用户的短视频创作门槛，还能够为专业视频创作者提供有效的背景音乐建议，降低制作成本。...我们部门积累了大量的医学数据，包括医学知识图谱，医学文献，医学视频，患者行为数据，电子病历，影像数据等等，如何深入理解这些数据，挖掘出可用的知识，更好的服务于患者和医生，就成了非常有价值的研究课题。...建议研究方向： 基于无结构文本的医学知识抽取、表示和推理； 结合医学知识图谱，融合本文、图像和视频数据的医学预训练模型； 多模态医学内容（视频、直播和文章）的个性化推荐技术研究； 基于知识图谱和多轮问答的疾病初筛系统...建议研究方向： 代码大数据分析、代码搜索等研究； 基于机器学习、知识推理及NLP方法的软件研发辅助研究，如代码自动补全、智能提示、注释和文档自动生成； 软件产权保护和可追溯性研究，如代码克隆检测和传播跟踪

    1.1K10

    行业规模的知识图谱——经验和挑战

    这里讨论的知识图谱集合涵盖了从搜索、产品描述到社交网络的广泛应用: 微软的 Bing 知识图谱和 Google搜索引擎的知识图谱都支持搜索并回答搜索中以及谈话中的问题。...Microsoft 多年以来，微软的工程师和科学家一直致力于大规模图谱的研究。这项工作包括根据基础研究来构建端到端系统，以及为数亿用户提供全球规模的服务。...这是微软最大的知识图谱，因为它的目标是包含关于整个世界的一般知识。 学术图谱是人员、出版物、研究领域、会议和地点等实体的集合。它允许用户看到研究人员和研究方向之间的联系，否则可能很难确定。...这种对身份的关注使得Google的搜索结果转变为“事物而不是字符串”，知识图谱不是简单地返回传统的“10个蓝色链接” ，而是帮助谷歌产品将用户的请求解释为对用户世界中概念的引用，并作出适当的响应。...这些都是研究和学术团体感兴趣且有趣的课题。 ? 知识图谱的语义嵌入 利用大规模的知识图谱，开发人员可以构建实体和关系的高维表示。

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