当涉及到图数据时，复杂性是不可避免的。无论是社交网络中的庞大互联关系、像Freebase这样的知识图谱，还是推荐引擎中海量的数据量，处理如此规模的图数据都充满挑战。尤其是当目标是生成能够准确捕捉这些关系本质的嵌入表示时，更需要一种不会在庞大数据量下崩溃的解决方案。PyTorch

结合思通数科的大模型应用场景，可以通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。大模型能够识别、拆解并分类零部件及其维修保养方法，建立零件与耗材的关系网络，构建出一个庞大的数据库。这种基于多模态技术和语义理解的能力，

今天给大家介绍一个git开源的宝藏项目—基于大模型+知识图谱的知识库问答，这里还搭配了一个演示dome给大家，如需要此项目练手的，我已经打包好了放在文末~基于大模型+知识图谱的知识库问答系统项目整体流程介绍项目整体包含5个部分：数据重构、图谱构建、图谱补全、对话

在金融科技快速发展的时代，银行的业务模式和客户需求都发生了巨大变化。为了应对日益激烈的市场竞争，银行必须依托先进技术，提升客户服务水平和营销效率。银行智能营销助手应运而生，它通过结合知识图谱和大模型（LLM），帮助银行精确获取客户信息、分析市场需求、定制个性化营销方案，为

大家好！今天我要和你们分享一个让英语学习变得更加高效有趣的科技新作—基于neo4j的英语四六级知识图谱问答系统！这个系统不仅仅是一个普通的学习工具，它是如何通过最新技术帮助我们更深入理解和掌握英语知识的一个典范。

知识图谱（KnowledgeGraph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web

1.引言反欺诈技术在金融、电商、社交等行业中扮演着至关重要的角色。随着网络欺诈手段的日益复杂，传统的基于规则的反欺诈检测方法难以应对多变的欺诈模式。为此，知识图谱作为一种强大的数据结构，通过节点（实体）和边（关系）来表达和存储数据，成为了反欺诈检测的一个重要工具。结合

文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域，其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久，但随着大型语言模型(LLMs)的发展，其应用范围得到了显著扩展，并逐渐成为主流技术方案之一。上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展

AGI（通用人工智能）起于大语言模型（LLM）、终于具身智能，是人工智能未来发展的方向；“机器人+大模型”为AGI走进物理世界提供了更多的可能性，而人形机器人则被业界普遍认为是AGI最佳载体，人工智能大模型则被称作为机器人“大脑”。人形机器人大致分为四大部分：本体、高动态性能的控制算

一、系统概述在现代医疗行业，信息的碎片化与数据孤岛问题日益严重，导致医疗服务和研究效率的降低。思通数科针对这一现状，推出了一款开源免费的信息抽取与知识图谱平台，旨在将医疗数据的深度分析与智能化服务结合起来。二、应用场景在一家大型医疗中心，信息技术部门面临着整合各科

一、项目介绍  基于知识图谱的中学生物学习APP系统是一个集成了现代信息技术与教育教学理念的创新学习平台。该系统通过构建生物学科的知识图谱，将复杂的生物知识点以结构化、可视化的方式呈现给学生，从而提高学习效率，增强学习兴趣。以下是对该系统的详细介绍：基于知识图

一、项目介绍  近年来，随着人类进入大数据时代，整个社交媒体平台产生的文本数量呈爆炸式增长。由于海量的中文文本本身存在稀疏性和高维性特点，其语义解释也具有多样性和较强的语境依赖性，这无疑增加了对中文文本准确分类任务的难度。如何利用计算机对海量文本信息进行准确

文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要I引言A.动机与贡献B.相关文献综述C.文章结构II初步概述A.知识图谱B.多模态学习C.知识图谱驱动的多模态设置D.多模态知识图谱设置III知识图谱构建A.典型知识图谱构建B.多模态知识图谱（MMKG）构建摘要 知

如果你正在为毕业设计发愁，或者是科技爱好者，了解技术创新，那么这款"基于知识图谱的旅游推荐问答系统"绝对是你的不二选择！这不仅仅是一个普通的旅游推荐平台，更是汇集了多种现代技术的综合项目，特别适合作为技术研究和展示项目。系统亮点：智能推荐，让旅行更懂你！该系统结合了知

这一章我们介绍GraphRAG范式，算着时间也是该到图谱了，NLP每一轮新模型出来后，往往都是先研究微调，然后各种预训练方案，接着琢磨数据，各种主动学习半监督，弱监督，无监督，再之后就到图谱和对抗学习~前一阵GraphRAG的风吹得呼呼的，经常被问你们也GraphRAG了么？但GraphRAG虽好但并非RAG的Silv

嘿，各位向量数据库和AI领域的探索者们，我是你们的老朋友，大禹智库的向量数据库高级研究员王帅旭，也是《向量数据库指南》的作者。今天，咱们来聊聊一个既前沿又实用的话题——GraphRAG，一个通过结合知识图谱来增强检索增强生成（RAG）能力的新方法。如果你对向量数据库和AI应用感兴趣的话，

 在数字化高度普及的时代，企事业机关单位在日常工作中会产生大量的文档，例如医院制度汇编，企业知识共享库等。针对这些文档性的东西，手工纸质化去管理是非常消耗工作量的，并且纸质化查阅难，易损耗，所以电子化管理显得尤为重要。【springboot+elasticsearch+neo4j+vue+activiti】实现

你是否想过，一个能清晰展示疫情传播路径和患者关系的系统有多强大？今天，就来介绍一套专为疫情信息设计的知识图谱管理系统，它利用Neo4j图数据库构建，帮助你轻松掌握疫情动态和患者之间的潜在联系，让疫情防控不再复杂。

目录前言一、为什么要在代码仓库上构建知识图谱二、如何在代码仓库上构建知识图谱简单的知识图谱更高级的知识图谱总结Reference前言今天介绍的场景是基于代码仓库的RAG问答，RAG有效的关键在于能够根据用户查询检索到相关的文档，这中间涉及到索引构建和文档检索两

《Python+Spark知识图谱课程推荐系统》开题报告一、研究背景与意义随着互联网技术的快速发展，在线教育平台已成为人们获取知识、提升技能的重要途径。然而，面对海量的课程资源，用户往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的课程。传统的课程推荐系统大多基于简单的规则或统计方法，难

Neo4j是一个强大的图数据库，用于构建和查询各种类型的图数据结构。构建知识图谱是一项常见任务，尤其在处理自然语言处理(NLP)和文本信息时。基于Neo4j，可以将文本数据转换为知识图谱，使得复杂的文本关系以图结构存储，并且能够高效查询。构建文本类型知识图谱的基本过程定义

近年来，高校在“四新”理念的指导下，不断加速探索教学资源建设的新路径，以推动高等教育的“质量革命”。山东大学管理学院积极响应这一趋势，全面优化课程建设路径，推动教育模式从“学知识”向“强能力”转变。学院依托其国家级实验教学示范中心——山东大学管理学科实验中心，积极探索基于