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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

在本文中，我们将简要介绍知识图谱，以及我们在Keenious如何利用它们，同时主要关注如何使用Weaviate缩放图并使其嵌入到搜索引擎中。...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。...它们与所有节点和边都属于同一类型的同构图形成直接对比，例如，朋友（社交）网络。 我们的知识图谱的主要实体（节点）和关系（边）是论文引用以及丰富图谱的其他论文特定元数据。...我认为选择花时间设计一个可以适应未来任何向量索引的API是一个非常好的选择。太多的文本搜索引擎使用20多年前的检索方法，这种检索方法早就被超越了，但因为代码耦合太紧密，无法被取代。

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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...例如，可以开发自动化的信息检索工具或将其嵌入到企业级知识管理系统中，以满足特定业务需求 3.3 强化学习与迭代优化 通过强化学习技术，DeepSeek 能够在实际使用过程中不断优化推荐模型。...其知识图谱涵盖了百度等大型企业级数据集，能够应对复杂的跨领域信息检索需求。...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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    人工智能 = 深度学习？

    虽然“微软小冰”已经能够陪人聊天，并且在微软研究院研究团队的鼎力支持下，正在具备“情感”以及“个性”，但是业内人士仍然清楚地意识到，基于检索方式以及LSTM的技术方案，或许能够让产品显得“人工智能”，但是离真正地能够...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...他多年来专注于知识图谱及其在文本理解方面的研究，已在SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、CIKM、EMNLP等国际顶级学术会议上发表论文30余篇，其中包括ICDE 2015最佳论文奖...因此，本书既介绍了短文本理解前沿科研技术，又是为数不多能够具体落地的产品技术。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。

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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

    学术图谱的 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...对于 AMiner 中的每篇论文，我们根据题目在MAG中搜索可能匹配的论文，每次搜索的时间在几百毫秒到几秒不等。...通过异步搜索的策略，可以做到平均每秒搜索到 20 余篇论文，使得大规模的图谱链接可以达到较快的速度。 另外，为了进一步提高自动集成速度，他们还尝试了两个新的匹配算法 MHash 和 MCNN。...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。...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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    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

    学术图谱的 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...对于 AMiner 中的每篇论文，我们根据题目在MAG中搜索可能匹配的论文，每次搜索的时间在几百毫秒到几秒不等。...通过异步搜索的策略，可以做到平均每秒搜索到 20 余篇论文，使得大规模的图谱链接可以达到较快的速度。 另外，为了进一步提高自动集成速度，他们还尝试了两个新的匹配算法 MHash 和 MCNN。...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。...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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    用LightRAG打造智能问答系统：知识图谱与RAG的融合应用实践

    然而，传统RAG系统仍普遍存在检索不够精准、上下文理解能力有限等痛点。知识图谱的引入，为这些瓶颈提供了全新的突破思路。而LightRAG，正是这样一个将知识图谱与RAG轻量融合的创新框架。...本文将以LightRAG为例，带你轻松入门，探索如何借助知识图谱的力量，提升RAG系统的准确性与整体性能。...一、LightRAG核心架构解析LightRAG的创新之处在于其三重检索机制：向量检索：基于嵌入的相似性搜索关键词检索：传统的文本匹配方法图检索：通过知识图谱进行语义关系查询这种混合检索方式确保了检索结果的全面性和准确性...# 将知识图谱与文档结合documents = [    "LightRAG是一个高效的检索增强生成框架",    "知识图谱能够提供结构化的知识表示",    "混合检索提高了答案的准确性"]# 建立综合索引...随着知识图谱技术的不断发展，LightRAG这类框架将在更多领域发挥重要作用，从医疗诊断到金融分析，从教育辅助到智能客服，为我们开启人机交互的新可能。

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    干货！「自然语言处理（NLP）」你真的了解NLP吗？

    主要的研究内容为：基础性研究（消除歧义、语法形式化等）、应用型研究（信息检索、文本分类、机器翻译等）、语音和文本是两类研究重点、但是智能检索类研究近年逐渐升温。...腾讯： • 机器翻译：2017年翻译君上线“同声传译” 新功能 • 基于文智API可以实现搜索、推荐、舆情、挖掘等功能 • AI Lab研究领域包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理...最后你还可以回复：NLP巨佬 获取完整PDF版 4 NLP的应用 1、知识图谱 • 语义搜索： 利用建立大规模知识库对搜索关键词和文档内容进行 语义标注，改善搜索结果，如谷歌、百度等在搜索结果中嵌入知识图谱...• 知识问答： 基于知识库的问答，通过对提问句子的语义分析，在将其解析为结构化的询问，在已有的知识库中获取答案。 • 基于知识的大数据分析决策： 一般起到辅助决策作用。...学习模式：先验语言知识与深度学习结合直接的深度学习是直接的端到端，人为贡献的知识在深度学习中所占的比重大幅度减小 文本情感分析：事实性文本到情感文本。

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    好文推荐 | 走近NLP学术界

    如果你的方向不是NLP领域，或者是想做科研的萌新（我也算萌新hhh），那么希望可以粗略扫描这篇文章，最主要的一点是能体会到一个学科的前沿知识来源，甄别论文的质量，信息的质量，而不是在知网进行漫无目的搜索...这里以自然语言处理领域为例，介绍国际学术组织和学术会议的组织形式，以及国际学术论文的查找方式。...全国知识图谱与语义计算大会（CCKS） CCKS由CIPS的语言与知识计算专委会举办，由国内两个相关会议合并而来，分别是中文知识图谱研讨会（CKGS）和中国语义互联网与Web科学大会（CSWS）。...CCKS设置的讲习班、工业论坛、评测竞赛、知识图谱顶会回顾、特邀报告等环节，具有较大影响力，是快速了解知识图谱等方向前沿动态的绝佳方式。...] 前言 文章转自清华大学刘知远老师的github：https://github.com/z… 基于本体体系的知识图谱构建知识图谱的构建是当下的一大研究热点，其主流的存储方式主要可分为图数据库存储和RDF

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    从GraphRAG最新论文综述探究如何改进微软 GraphRAG

    2.1 开放知识图谱 开放知识图谱主要包括通用知识图谱和领域知识图谱。其中前者，主要是一些百科全书，诸如基于 wikipedia 的 wikidata、Freebase 和 DBpedia 等。...这些知识图提供了特定领域的专业知识，比如生物医学领域的 CMeKG，基于 PubMed 的中文知识图谱 CPubMed-KG，电影领域里有 Wiki-Movies，还有涵盖学术、电子商务、文学、医疗和法律领域的...2.2 自建知识图谱 自构建图数据有助于将专有或特定领域的知识定制和整合到检索过程中。...不同于传统的查询增强，基于 GraphRAG 的查询增强可能要好好看看其他论文了，我没有太具体的概念要如何优化微软的 GraphRAG。 查询分解技术将原始用户查询分解为更小、更具体的子查询。...3.5 知识增强 在检索到初步结果后，应用知识增强策略来提炼和改进检索器的结果。这一阶段通常涉及知识合并和知识修剪过程，以突出显示最相关的信息。

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    疫情知识智能服务核心技术实践

    利用以搜索日志为基础的用户行为数据，生成额外的特征信息，可以有效协助新冠肺炎传播的预测，以便政府有关部门可以及时采取措施。...嘉宾简介： 叶子逸，清华大学计算机系本科，信息检索实验室，导师刘奕群教授，研究兴趣为信息检索模型、搜索引擎用户行为分析。...嘉宾简介： 殷达，清华大学计算机系硕士研究生，知识工程实验室，导师唐杰，研究兴趣为学术知识图谱、数据挖掘。...第四讲：技术实践 2020年5月29日 19:30-20:30 报告题目： 新冠疫情中新闻学术数据的获取及分析应用 摘要：通过对疫情相关事件和学术论文等信息的收集、整理及分析，来展示疫情的发展变化...首先我们分别从论文、新闻、人工整理的学术事件三个方向入手整理数据源，获取疫情相关数据，依托AMiner平台我们很快收集了论文和学术信息，新闻我们是采集新华网等高质量的新闻媒体平台获得。

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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

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    GraphRAG框架总结：开启智能知识的全新时代

    GraphRAG通过将传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架与图结构结合，利用知识图谱（KG）中的实体关系、社区结构及知识的关联性，提升了信息检索和生成的效果。...GraphRAG-微软开源的检索增强生成框架 Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型...不同于使用纯文本片段的简单语义搜索方法。GraphRAG 流程包括从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、为这些社区生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。...项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.16130 微软 GraphRAG包括索引阶段和查询阶段两大环节...Fast-GraphRAG:微软推出高效的知识图谱检索框架 Fast GraphRAG 通过融合 PageRank 算法，不仅提高了知识检索的效率和精准度，还大大降低了运营成本。

    1.3K10

    【AGI-Eval学习干货 NO.3】一文教你获取AI行业最新技术进展，教你AI论文查询方法

    如何快速找到这类论文成为迫切需求，今天我们将深入为大家介绍 AI 领域论文的查询方法。目录1.论文查询工具 1.1 学术检索工具推荐 1.2 关联论文检索工具推荐2....01 论文查询：精准定位文献1.1学术检索工具推荐（1）Google Scholar（谷歌学术）Google Scholar（https://scholar.nq69.top/）的特点：资源覆盖广：Google...Scholar 索引了全球绝大部分出版的学术期刊，覆盖自然科学、社会科学、医学、工程学等几乎所有学科；智能搜索与排序算法：支持通过关键词、作者、标题、DOI 等多种方式检索，并能识别同一文献的不同版本...2.2关联论文检索工具推荐除了单一论文的检索工具，这里还为大家整理了关联论文的检索工具，作为搜索论文的放大机器，能更大程度的辅助获取更多相关论文。...主要应用场景为当评估某篇论文的创新性时，发现其被引记录中 62% 为「支持性引用」，且主要来自领域内权威学者，可作为质量佐证。具体的操作指南：1. 访问 scite.ai 注册学术版账号2.

    1.2K10

    【GEO优化助手】GEO优化中人才技术能力矩阵包含哪些关键技术维度

    三、动态知识图谱：实时进化的认知引擎3.1 知识图谱的构建方法论动态知识图谱是GEO的核心技术枢纽，其构建包含三个维度：1....知识抽取：实施多源数据融合，整合学术论文、专利数据库、用户论坛等20+数据源采用BERT+BiLSTM混合模型进行实体关系抽取，准确率需达到92%以上建立人工校验通道，确保关键知识的准确性3....冲突解决机制：开发知识融合算法，解决多源数据的矛盾信息建立人工仲裁通道，处理算法无法解决的复杂冲突实施影响分析，评估知识变更对关联内容的影响范围行业案例：某金融机构通过动态语义更新系统，基于政策数据库API...权威引用构建：嵌入学术论文的DOI标记，如《自然》期刊的实验室数据引用添加机构认证信息，如三甲医院、985高校背书引用第三方检测报告，如SGS、TÜV的认证数据3....从结构化数据工程的精准标记，到多模态语义对齐的跨模态融合；从动态知识图谱的实时进化，到语义理解优化的认知升级；从平台适配技术的差异化策略，到评估监测体系的数据闭环——这六大技术维度共同构成了GEO人才的能力图谱

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    搞算法的妹子们，写出一本1200页的深度学习技术手册！（限时公开下载）

    自然语言处理与知识图谱篇 基础知识 学术前沿 子方向综述 对话系统 知识图谱 预训练模型 ......├── 3.自然语言处理与知识图谱 │   ├── 2020学术前沿 │   │   ├── ACL20 - 让笨重的BERT问答匹配模型变快！...│   │   ├── 告别自注意力，谷歌为Transformer打造新内核Synthesizer │   │   ├── 无需人工！无需训练！构建知识图谱 BERT一下就行了！...更加充分的知识图谱结合范式   │   │   ├── 分类问题后处理技巧CAN，近乎零成本获取效果提升 │   │   ├── 别再双塔了！谷歌提出DSI索引，检索效果吊打双塔，零样本超BM25！...│   │   ├── 这篇论文提出了一个文本_-_知识图谱的格式转换器.._ │   │   ├── 把数据集刷穿是什么体验？

    2K20

    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...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。...图一：基线 RAG 检索到的上下文 相较之下，GraphRAG 方法发现了查询语句中的实体“Novorossiya”，让 LLM 能以此为基础建立图谱，连接原始支持文本从而生成包含出处的优质答案。...正如预期，矢量搜索检索到了无关的文本，并将其插入 LLM 的上下文窗口中。生成的结果很可能是根据关键词“主题”进行搜索，导致了其对数据集内容的评估不够有用。...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

    1.2K10

    如何成为一名对话系统工程师

    检索型单轮对话机器人 检索型单轮机器人（FQA-Bot）涉及到的技术和信息检索类似，流程图2所示。...上面的各种机器人都是为解决某类特定问题而被提出的，我们前面也分开介绍了各个机器人的主要组件。但这其中的不少组件在多种机器人里都是存在的。例如知识图谱在检索型、任务型和闲聊型机器人里也都会被使用。...检索型单轮对话机器人得益于搜索引擎的商业成功和信息检索的快速发展，目前技术上已经比较成熟。...最近学术界和工业界也积极探索深度学习技术如Word2vec、CNN和RNN等在检索型机器人中的使用，进一步提升了系统精度。虽然技术上较为成熟，但在实际应用中检索型机器人还存在不少其他问题。...相较于检索型机器人，知识图谱型机器人更加年轻。大多数知识图谱型机器人还只能回答简单推理的事实类问题。这其中的一个原因是构建准确度高且覆盖面广的知识图谱极其困难，需要投入大量的人力处理数据。

    1.1K30

    AI辅助检索与数据溯源系统：让每一条信息“有据可查、可信可用”

    为解决这一痛点，AI辅助检索与数据溯源系统应运而生。...它不只是一个“高级搜索工具”，而是一套融合人工智能、知识图谱与区块链技术的智能信息验证平台，目标是让每一次检索结果都“来源清晰、链条完整、可信可溯”。...比如你输入“新冠疫苗对Omicron变种的中和效果”，系统不仅能找出包含这些词的论文，还能关联到“SARS-CoV-2 BA.5亚型”“抗体滴度”“真实世界保护效力”等专业表述，实现跨术语、跨语言、跨领域的精准召回...AI辅助数据溯源系统通过以下技术实现“信息血缘追踪”：知识图谱技术：将数据点（如一个统计数字、一项实验结论）与其原始出处、中间引用、后续引用关系构建成图谱。...轻量级区块链存证（可选）：对关键数据源（如科研原始数据、政策文件）生成哈希值并上链，确保来源不可篡改，为学术诚信和合规审计提供技术保障。

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    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

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