「数据模型」(Data models)是软件开发中最重要的部分之一,大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的,例如:
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法,这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈,是 LLM+ 系列的第三篇,加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章,目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。
检索增强生成(RAG)应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中,擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库,该数据库旨在存储数据,以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
当我们着手构建一套高效的HTTP API时,首要任务是确立清晰的API协议,这包括对API的命名规则和功能规范的明确。一个恰当的命名策略不仅有助于清晰地传达接口的功能,还能促进开发人员对接口目的的快速把握。同时,一套完善的功能规范是确保接口的通用性和稳定性的关键。接下来,我将从四个关键方面——API风格、API的单一职责原则、API文档管理和API版本控制——来阐述如何打造一套卓越的HTTP API。
探索图数据库模型的力量,以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长,故拆分为多个部分推送。
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
幻觉是与大型语言模型(LLM)一起工作时常见的问题。LLM能够生成流畅连贯的文本,但往往会产生不准确或不一致的信息。避免LLM产生幻觉的方法之一是使用外部知识源,如数据库或知识图谱,提供事实信息。
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多(树结构数据)或记录之间无关系,则文档模型最合适。但若多对多关系的数据很常见,关系模型能处理简单的多对多,但随数据之间关联复杂度增加,将数据建模转化为图模型更自然。
这篇论文描述了一个新的可扩展查询优化框架,解决了 EXODUS 和 Volcano优化器/生成器的许多不足之处。除了可扩展性、基于EXODUS和Volcano原型的动态规划和记忆化,这个新的优化器提供了以下功能:
@[TOC](【Neo4j Fabric】架构思想) Here's the table of contents:
某医药销售企业因业务发展,需要建立线上药品销售系统,为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
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最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理,调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文(毕竟收藏就是看过)。做个简单的记录。
导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面:
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性,可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签,代表节点的类别。
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子,就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好,其查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
原文出处:http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者:jstarseven 在深入
cypher是neo4j官网提供的声明式查询语言,非常强大,用它可以完成任意的图谱里面的查询过滤,我们知识图谱的一期项目 基本开发完毕,后面会陆续总结学习一下neo4j相关的知识。今天接着上篇文章来看下neo4j的cpyher查询的一些基本概念和语法。 一,Node语法 在cypher里面通过用一对小括号()表示一个节点,它在cypher里面查询形式如下: 1,() 代表匹配任意一个节点 2, (node1) 代表匹配任意一个节点,并给它起了一个别名 3, (:Lable) 代表查询一个类型的数据 4, (
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难,该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法,加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案,CKG平台显得更加友好,将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中,显著增强了科学研究和临床实践的能力。
备注:本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装,原因在于本地电脑的Java版本为1.8
之前学习了java中从语法到常用类的部分。在编程中有这样一类需求,就是要保存批量的相同数据类型。针对这种需求一般都是使用容器来存储。之前说过Java中的数组,但是数组不能改变长度。Java中提供了另一种存储方式,就是用容器类来处理这种需要动态添加或者删除元素的情况
[1] TOC: 并行一度关系查询 [2] 并行一度关系查询问题: http://neo4j.com.cn/topic/61663f0703dea95514def0aa
MATCH (d:Disease)-[:HAS_SYMPTOM]->(s) WHERE d.name='糖尿病' RETURN d.name,s.name
LlamaCloud 的关键组件包括 LlamaParse,这是一种专有的解析工具,用于包含表格和图形等嵌入对象的复杂文档,它与 LlamaIndex 摄取和检索无缝集成。这种集成支持在复杂的半结构化文档上构建检索系统,从而有助于回答以前无法管理的复杂问题。此外,还引入了托管摄取和检索 API,以简化 RAG 应用程序的数据加载、处理和存储。
1、产品配置是指一个产品在其生命周期各个阶段所产生的各种形式(机器刻可读或人工可读)和各种版本()的集合。
一般情况下,我们使用数据库查找事物间的联系的时候,只需要短程关系的查询(两层以内的关联)。当需要进行更长程的,更广范围的关系查询时,就需要图数据库的功能。
随着知识图谱的发展,图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库,为什么要用图数据库,如何去建设一个图数据库应用系统,图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱,以Neo4j为例,浅析图数据库相关技术。 作者介绍:穆琼 中国农业银行研发中心,致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库,首先要聊聊“图”,这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图,而是图论中的图,它由节点和节点间的线组成,通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例,某企业网络设备拓扑和报
•生成JSON->从CYPHER直接生成JSON【支持节点转换/属性转换/路径转换】
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph,可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph,请继续往下读。
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
LINQ(Language Integrated Query,语言集成查询)提供了类似于SQL的语法,能对集合进行遍历、筛选和投影。一旦掌握了LINQ,你就会发现在开发中再也离不开它。
第一范式:关系模式中,每个属性不可再分。属性原子性 第二范式:非主属性完全依赖于主属性,即消除非主属性对主属性的部分函数依赖关系。 第三范式:非主属性对主属性不存在传递函数依赖关系。 BNCF范式:在第三范式的基础上,消除主属性之间的部分函数依赖
前几天在Python白银交流群【沐子山树】问了一个Python网络爬虫的问题,问题如下:爬取同样内容,xpath方法会比bs4要慢很多吗?
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库,其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的,图数据库主要用于存储更多的连接数据
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
本文最初发布于 Max Desiatov 的个人博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪,因为检索增强生成需要最少的代码,并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
什么是MongoDB?MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库,属于NoSQL数据库。
关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式 现简单介绍1NF(第一范式),2NF(第二范式),3NF(第三范式)和BCNF,另有第四范式和第五范式留到以后再介绍。 在你设计数据库之时,若能符合这几个范式,你就是数据库设计的高手
InnoDB 底层存储结构为B+树, B树的每个节点对应innodb的一个page,page大小是固定的,一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值,叶子节点包含完成数据。
NoSQL是一种非关系型DMS,不需要固定的架构,可以避免joins链接,并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如,像Twitter,Facebook,Google这样的大型公司,每天可能产生TB级的用户数据。
关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式 现简单介绍1NF(第一范式),2NF(第二范式),3NF(第三范式)和BCNF,另有第四范式和第五范式留到以后再介绍。 在你设计数据库之时,若能符合这几个范式,你就是数据库设计的高手。 第一范式(1NF):在关系模式R中的每一个具体关系r中,如果每个属性值 都是不可再分的最小数据单位,则称R是第一范式的关系。例:如职工号,姓名,电话号码组成一个表(一个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码) 规范成为1NF有三种方法: 一是重复存储职工号和
此 Python 笔记本提供了有关利用 LlamaParse 从 PDF 文档中提取信息并随后将提取的内容存储到 Neo4j 图数据库中的综合指南。本教程在设计时考虑到了实用性,适合对文档处理、信息提取和图形数据库技术感兴趣的开发人员、数据科学家和技术爱好者。
几十年来,关系数据库一直主导着数据管理,但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例,但它们通常更适合大数据,这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据:
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中,NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具,支持编排、图谱与大模型间的交互。之前,NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法,并展示了相关示例与效果。
本文的第一部分介绍了Neo4j及其Cypher查询语言。如果您已经阅读了第1部分,那么您已经了解了为什么Neo4j和其他图形数据库特别受社交图形或网络中用户之间关系建模的影响。您还在开发环境中安装了Neo4j,并概述了使用此数据存储的基本概念 - 即节点和关系。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程,包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等,其中引用了大量有价值的论文。
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