1.数据分析师2.应用开发3.运维管理1.数据分析师  2.应用开发 3.运维管理运维管理-架构师：  运维管理-技术专家： 

解决AI幻觉：AutoGen与GraphRAG如何重塑可靠AI生成式人工智能（GenAI）正在各行各业引发变革，但一个严峻挑战却频繁出现：大型语言模型（LLM）中的幻觉现象。想象一下，你的人工智能自信满满地输出错误信息，这就是幻觉。当你依靠人工智能做商业决策时，这可是个大问题。在这篇文章中，我们将剖析两种

本系统整合了Yago和Dbpedia公开数据集，基于纳斯达克500强公司数据进行抽取，构建了金融领域的知识图谱。系统采用Vue、Django和MySQL技术栈，提供交互式可视化界面，支持实体检索、实体信息查看、相关实体推荐及实体相关新闻等功能。通过这些功能，用户能够更加直观地探索知识图谱，并迅速获

在现代工业与制造领域，设备运行的稳定性和可靠性对生产效率和安全至关重要。然而，随着设备的复杂性日益提升，传统的故障诊断方法面临以下挑战：1.复杂的故障模式：设备的多部件、多工况、多故障模式使传统方法难以全面覆盖。2.数据爆炸与不均：海量的传感器数据与日志记录需要高效处

伴随着AI这块新的投资风口，新兴企业对AI人才的需求也是激增。所以，你准备好了么？一、AI来了，你被OUT了，有人却已在快车道上了给你讲个恐怖的故事：我今年，32岁了！三十岁左右是一生中最焦虑的年纪。在大城市打拼的我们，每天在瞬息万变的互联网行业里累成翔；为了保住饭碗付每月的房

亲爱的小伙伴们

“FinDKG:DynamicKnowledgeGraphswithLargeLanguageModelsforDetectingGlobalTrendsinFinancialMarkets”论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.10909摘要动态知识图（DKG）能够表示对象间随时间变化的关系，适用于从复杂且非结构化的数据中抽取信息。在金融领

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO

在数字化时代，企业面临着大量信息管理的挑战。从产品手册、技术文档、会议纪要到员工培训资料，海量的知识如何高效整合、快速检索和精准传递，成为了企业实现高效决策和增强竞争力的关键。而传统的知识管理方式，通常依赖于关键词搜索和人工整理，往往效率低下、精确度差，且难以满足

知识图谱嵌入模型的分类主要包括基于距离的模型、双线性模型和神经网络模型。1.基于距离的模型TransE模型：TransE假设实体和关系满足平移性质，即头实体向量加上关系向量等于尾实体向量。这种模型简单直观，但在处理复杂关系如一对多、多对多时表现不佳。TransH模型：TransH通过将

电子数据取证，是指利用科学和法律方法对电子设备中的数据进行搜集、分析、保存和报告的过程，以确保这些信息在法律程序中能够作为线索或证据使用。电子数据取证工作，一般需要取证人员具备电子数据提取、电子数据恢复、数据库系统取证、电子数据治理、程序功能分析、现场勘查、案件支

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO

DDI-GPT:ExplainablePredictionofDrug-DrugInteractionsusingLargeLanguageModelsenhancedwithKnowledgeGraphs 是一篇关于药物相互作用（DDI）预测的研究论文，该研究提出了一个深度学习框架DDI-GPT，它通过结合知识图谱（KGs）和预训练的大型语言模型（LLMs）来预测药物之间的

在数字化时代，智慧城市的建设正迎来新一轮的变革。本文将探讨如何结合知识图谱和大模型技术，构建智慧城市的全新底层架构，以应对日益增长的数据量和复杂性，提升城市管理的智能化水平。 知识图谱：智慧城市的知识库知识图谱作为智慧城市的“大脑”，是一种语义

一、基本概念集成学习集成学习是将多个机器学习模型组合起来，以获得比单个模型更好的性能。随机森林就是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测。例如，在预测天气是晴天还是雨天时，集成学习就像是询问多个气象专家（每个专家相当于一个决策树）的意见，然

目录前言1.知识图谱与自然语言处理的关系1.1知识图谱的定义与特点1.2自然语言处理的核心任务1.3二者的互补性2.NLP在知识图谱构建中的应用2.1信息抽取2.1.1实体识别2.1.2关系抽取2.1.3属性抽取2.2知识融合2.3知识推理3.NLP与知识图谱融合的实际应用3.1智

导读大模型刚火起来的时候，很多人认为知识图谱没前途了，会被大模型代替，因为知识已经被学到大模型肚子里了。跑了半天后，发现不是那么回事，发现大模型和知识图谱就是两个层面的东西，从我的角度：知识图谱更偏加工出来的产品，这个产品既可以用到其他场景，也可以反过来提升大模型

微软GraphRAG构建武松打虎的知识图谱-超简单教程，小学生都能学会！0.引言1.创建组2.读取文件3.创建组和文件的关联4.选择语言和设置实体类型5.设置LLM6.设置Langfuse7.创建基础文本单元8.创建最终文档9.抽取实体和关系10.社区检测11.创建最终实体12.创建

目录一、前提准备1、创建neo4j用户，数据目录2、修改neo4j.conf配置文件二、k8s集群部署1、步骤文档2、选择k8s-master1节点打标，kube-scheduler直接将pod调度到该节点3、创建neo4j命名空间4、创建pv5、创建pvc6、创建neo4j的Deployment7、创建NodePort类型的svc(实

文章目录参考可视化逻辑运行演示参考https://github.com/Xiaoheizi2023/NLP_KBQA可视化逻辑提取出实体后去neo4j搜寻实体相关的图谱，然后返回数据再进行可视化可视化工具cytoscape.js提取实体逻辑：分词后比对关键词运行数据库：Mysql(保存聊天和用户和帖子信息)neo

 【背景】        在数字化飞速发展的时代，客户服务的质量和效率成为企业立足市场、赢得客户信赖的关键因素之一。随着人工智能技术的不断革新，智能客服应运而生，为企业与客户之间搭建起了更为便捷、高效的沟通桥梁。        传统的智能客服系统往往基于预设规

在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性，能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索，该结合能够生成准确且不含幻觉的答案

对于AI技术，大家热聊的话题超90%都是围绕大模型，而知识图谱则是上一波AI浪潮中比较热门的技术。今天特邀行业专家，探讨关于大模型和知识图谱在工业领域的一些落地实践。主要分为四个部分展开：大模型和知识图谱的关系、大模型+知识图谱双擎的原理、大模型+知识图谱双擎的

目录功能和项目介绍系统实现截图开发核心技术介绍操作手册核心代码部分展示视频演示/源码获取功能和项目介绍jdk版本:jdk1.8+编程语言:java框架支持：springboot/ssm数据库:mysql版本不限数据库工具：Navicat/SQLyog都可以前端：vue.js+ElementUI开发工具：IDEA或

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO