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图数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息，支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查...

在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术已成为一个备受关注的话题。RAG技术结合...

我们尝试过使用公众号的合集来制作产品帮助中心，但是维护起来真的有亿点点麻烦，修改的内容较多的情况下，只能删除后重新发布，还需要维护合集的文档顺序，因此我们决定放...

使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发，特别...

对于非结构化文本，大模型 (LLM) 比较擅长回答简单（单跳）问题。然而，随着问题的复杂性增加，LLM 的性能会下降。本文作者认为其主要原因是，大模型在理解复杂...

在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！

过去，我一直在分享如何使用文档解析流水线从文档中提取丰富的内容（即文本），从而为更准确、更强大的RAG应用创建知识图谱。在本文中，我将演示如何将 LlamaPa...

当前，金融业正经历从“互联网 +”到“智能 +”的跃变，催化银行信息服务向智能化方向发展。知识图谱技术作为人工智能领域的重要研究方向，在信贷、普惠等业务领域的海...

从一年前ChatGPT突然爆火，到不久前文生视频大模型Sora以霸屏之势吸引全球舆论，再到OpenAI发布的王炸GPT-4o，与AI大模型相关的议题越来越多地被...

今天为大家介绍的是来自Dimitrios Vitsios团队的一篇论文。人类基因组数据集的持续扩展推动了治疗靶点的识别，然而，从基因注释中提取基因-疾病关联仍然...

无论使用哪种PDF解析工具，将结果作为知识图谱保存到Neo4j中，图模式实际上是相当一致的。

论文标题：Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs fo...

菜品作为到店餐饮各相关业务的基石，提供了更细粒度的视角理解餐饮供给，为到餐精细化运营提供了抓手。

在本文中，我们提出了一个新的框架 ChatRule，提升LLM在知识图谱上挖掘逻辑规则 的能力。具体而言，该框架以基于 LLM 的规则生成器为起点，利用 ...

去年 ChatGPT 问世的初期，还曾有声音说知识图谱已经过时了，将被大模型所替代。然而，随着这一年来的深入探讨和研究，目前业界普遍认为，大语言模型和知识图谱各...