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马超的博客

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使用Neo4j和LangChain实现“Local to Global”的GraphRAG
GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强技术。它使用多来源数据构建图模型的知识表达,将实体和关系之间的联系以图的形式展示,然后利用大语言模型进行检索增强。这种方法能更高效准确地检索相关信息,并为LLM生成响应提供更好的上下文。微软和领英的技术人员已经科学的验证了这种技术相较于基线 RAG 的优势,并发表了相关论文。
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2024-07-15
1.2K0
向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索
[1] TOC: 向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 [2] 向量检索: https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/e8c382f89553e3a7aaafa88a5934288c1192acdc/docs/reference/vectors/vector-functions.asciidoc
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2023-09-02
2K0
图数据库ONgDB Release v-1.0.3
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.3) Here's the table of contents:
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2022-09-02
1900
图数据平台解决方案:Docker部署
[1] TOC: 图数据平台解决方案:Docker部署 [2] 图数据平台解决方案:集群部署: https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/125399953
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2022-09-02
3880
图数据平台解决方案:集群部署
[1] TOC: 图数据平台解决方案:集群部署 [2] 图数据平台解决方案:单节点部署: https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/125398578
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2022-09-02
2900
图数据平台解决方案:单节点部署
The Graph Foundation网站 Enterprise (AGPLv3)打包文件下载
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2022-09-02
6010
图数据平台解决方案:操作系统环境准备
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: • 一、安装CentOS系统 • 二、安装Xshell 7终端管理工具 • 三、安装Java运行环境 图数据平台解决方案:操作系统环境准备 为了说明图数据平台解决方案每个组件的集成与部署过程,博主从操作系统的安装开始,并在宿主WIN10操作系统上构建三台虚拟服务器节点,保证各位在没有真实服务器使用的情况下可以复现所有操作。如果您需要进行解决方案的整体性能POC,请从真实服务器操作。 一、安装CentOS系统 在安
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2022-09-02
2810
使用开源软件攒一个企业级图数据平台解决方案
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: 使用开源软件攒一个企业级图数据平台解决方案 最近有技术社区的朋友,刚从Nebula Graph切换到ONgDB,想付费让我给出个图数据平台解决方案,我觉得这可能也是很多朋友的共性需求,所以我决定写一系列的小博客分享一下。帮助大家快速低成本应用图数据、挖掘图数据,为业务应用分析提供更多可能性。 预期的目标是,通过这些小博客大家可以快速顺利低成本的搭建自己的企业级图数据平台,为业务提供可靠的服务。 开始之前
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2022-09-02
2410
图数据库ONgDB Release v-1.0.2
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.2) Here's the table of contents:
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2022-09-02
6220
图数据库无缝集成Tushare接口
[1] TOC: 图数据库无缝集成Tushare接口 [2] Neo4j图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC(5.5) - 导入JSON数据: https://blog.csdn.net/GraphWay/article/details/116225774 [3] Tushare: https://www.tushare.pro/
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2022-09-02
5510
通过图分析分散股票投资组合并降低风险增加收益
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
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2022-09-02
1K0
图数据科学助力精准预测,引领人工智能实现跨越发展
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测,引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
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2022-09-02
5650
Neo4j如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据
在这里插入图片描述 3.2 数据联邦 2.1说明了Fabric数据建模的样例,在这个样例中产品和客户数据位于两个不相交的图中,具有不同的标签和关系类型。要对这两个图进行查询我们必须进行数据联邦。为了保证数据可以联邦,这里我们对产品节点设计一个产品ID的字段,在查询时保证不同图中具有相同的ID即可。
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2022-09-02
1.1K0
图数据库ONgDB Release v-1.0.1
•一、升级内容 •1.1 JUnit 单元测试框架 •1.2 Log4j 日志框架 •1.3 HttpClient 支持 HTTP 协议编程工具包•二、Community (GPLv3)•三、Enterprise (AGPLv3)•四、Docker部署 •4.1 Community (GPLv3):社区版部署方式 •4.2 Enterprise (AGPLv3):企业版部署方式•五、关于开源协议的补充
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2022-09-02
3000
基于Neo4j的关联数据评估风险投资人业绩
•一、前言•二、战略性地选择正确的投资人•三、在使用GraphXR前先构建图数据•四、使用GraphXR进行数据可视化•五、结论
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2022-09-02
3620
从MariaDB的发展理解ONgDB开源图数据基金会
•一、一起看MariaDB的发展 •1.1 MariaDB介绍 •1.2 DB-ENGINES排名•二、了解ONgDB背后的基金会 •1.1 ONgDB介绍 •1.2 DB-ENGINES排名•三、您可能想知道这些内容
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2022-09-02
4990
Graphene图数据建模工具
•一、Graphene是什么?•二、谁可以使用它?•三、为什么需要这样的工具?•四、核心功能•五、演示界面•六、如何使用?
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2022-09-02
7570
世界领先的图数据库Neo4j现提供永久免费云服务
•一、Neo4j AuraDB Free现已在亚太地区发行•二、快速使用Neo4j AuraDB Free
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2022-09-02
2.1K0
基于图数据库的菜品推荐系统
•第三步:人工筛选主材:词频越高的主材,在菜名中出现的频率也越高,筛选时也越有价值;词频为1的词可以不用筛选,因为即使是主材,也没有其他的菜可以推荐。
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2022-09-02
9690
使用Cypher获取指定结构的树
•一、来自社区的问题链接•二、编写查询实现数据封装 •2.1 创建样例数据 •2.2 Cypher实现
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2022-09-02
8130
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