控制系统（control system）规则库（rule base）综合数据库（data base）
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
云时代的大背景下，传统的商业数据库各厂商都开始转向云服务，传统的dba也开始面临各种挑战。
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。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
扣子（coze.cn）是一款用来开发新一代 AI Chat Bot 的应用编辑平台。其中可以构建自己的知识库以及作为资源，这样的话，让 AI Bot 拥有我所有文章的 "智慧"，岂不是一位 Flutter 大师 嘛。毕竟连我自己可能都记不清，很久以前文章里的知识细节，让用户和这种 "知识怪物" 交流，肯定能有意料之外的能力。
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
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。
大模型（LLM）为通用人工智能（AGI）的发展提供了新的方向，其通过海量的公开数据，如互联网、书籍等语料进行大规模自监督训练，获得了强大的语言理解、语言生成、推理等能力。然而，大模型对于私域数据的利用仍然面临一些挑战，私域数据是指由特定企业或个人所拥有的数据，通常包含了领域特定的知识，将大模型与私域知识进行结合，将会发挥巨大价值。
随着人工智能模型规模不断扩大,如何让这些“大模型”更高效地为用户服务成为重要课题。向量数据库正是在此背景下应运而生的一款数据库,它利用向量来高效地存储和检索模型数据,大大提升了查询效率
今天又来讲一讲AI领域的小知识，GPTs的概念相比很多人都已经早有耳闻，早在2023年11月份OpenAI就提出了GPTs这个概念，到了今年，我们国内也有很多大厂对此进行了丰富的实践，比如腾讯基于混元大模型的腾讯元器、字节打造的Coze等等，今天我们就来从GPTs讲起，介绍一个GPTs领域国内的新秀——腾讯元器。
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。
Writer 首席执行官 May Habib 说，其语义图形化方法是使用向量数据库对 RAG 进行区块划分过程的替代方案。
都说大模型带火了向量数据库，有人还把向量数据库称之为是大模型背后的“军火商”。的确，用好大模型，离不开向量数据库。在大数据中寻找有用信息，必须通过向量数据库来解决高维数据复杂的关系和模式，这也是数据库领域常说的“专库专用”。
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
可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。它们提供了高效的数据存储和查询功能，以及丰富的图算法和图分析工具，可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。
如果在面试或与资深人事交流的过程中，你能有效合理地展示出本章所给出的一些知识点，那么对你的评价就会是“对数据库有深入了解”，甚至能加上“有设计数据表的经验”，即便你说有过3年商业项目数据库操作的经验，那么别人也能相信。 相反，如果一个工作经验满3年的程序员或许动手编程能力不差，但无法在交流沟通过程中证明这点，或者干脆不知道怎么证明，那么对他的评价往往可能是“数据库层面，有过商业项目的经验，但只会些基本的增删改查（顶多再加上会视图存储过程等技术），无法独立担当数据库方面的工作”。 下面列些数据库方面的常见面试
鞠建勋，携程度假AI研发团队资深算法工程师，主要负责携程度假自然语言处理相关的AI项目。硕士毕业于南京大学，有五年的自然语言处理经验，专注于自然语言处理和知识图谱方面的应用和算法研发。
Retriveal Augmented Generation（RAG）检索增强生成，是一种结合了知识检索和生成模型的技术方法，用于减少“幻觉”的产生，主要使用在问答系统，为用户提供正确的答案。
流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。
最近在新开的群里面，有一些群友的对话，让我不得不写这一片文字，来说说我的想法是什么。
加米谷数据分析与挖掘课程体系包括5个板块、9个阶段、200+模块以及4个真实项目实战。
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程，以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业，通过多年的技术积累和创新，已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来，明略数据将继续深耕知识图谱领域，推动大数据技术与知识图谱的融合发展，为行业提供更为高效、智能的解决方案。
创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结：
HTML5学堂：在使用PHP将数据库中的数据提取到前端网页当中，分为几个基本步骤，主要包括：定义数据库的基本信息、连接数据库、选择数据库、执行SQL命令、分析结果集、关闭数据库。本篇文章即从第一步开始，逐步的讲解PHP对数据库的基本操作。 核心知识 - PHP对数据操作的基本步骤 1、定义数据库的基本信息 2、请求“连接主机（服务器）” 3、选择数据库 4、执行SQL命令 5、分析结果集 6、关闭数据库 最核心的知识，其实依旧是知识的逻辑，而非具体的知识点，知识的逻辑可以认为是一个骨架，而具体的知识点是血肉
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
随着大模型的发布迭代，大模型变得越来越智能，在使用大模型的过程当中，遇到极大的数据安全与隐私挑战。在利用大模型能力的过程中我们的私密数据跟环境需要掌握自己的手里，完全可控，避免任何的数据隐私泄露以及安全风险。基于此，我们发起了DB-GPT项目，为所有以数据库为基础的场景，构建一套完整的私有大模型解决方案。此方案因为支持本地部署，所以不仅仅可以应用于独立私有环境，而且还可以根据业务模块独立部署隔离，让大模型的能力绝对私有、安全、可控。
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中，张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
“为了支持城市复杂场景下各类需求，中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台，而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。”
针对大型语言模型效果不好的问题，之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库，由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
生物通路是细胞内分子之间的一系列相互作用，导致细胞内的某种产物或改变。这种通路可以触发新的分子的组装，比如脂肪或蛋白质。通路也可以开启或关闭基因，或者刺激细胞移动。一些最常见的生物通路涉及到新陈代谢、基因表达的调节和信号的传递。通路在基因组学的高级研究中起着关键作用。
伴随云计算的迅猛发展，数据库也进入了云时代。云数据库不断涌现，产品越来越成熟和智能，作为数据库管理员的DBA将面临哪些机遇和挑战？又应该具备什么能力，才能应对未来的不确定性？
后来就想能不能对计算机学习方法和学习心得写个系列的文章，这篇算是第二篇。偏向基础知识部分, 比如 操作系统，数据库，网络 等。
在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。 下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。 NO.1 知识图谱和 Neo4j 浅析 什么是知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。
文本、图像、音视频等海量的非结构化数据占数据总量不断上升，预计2025年，将达到八成以上。这些数据由于结构不统一，所以在计算机中通常以向量形式进行特征提取后，再进行存储、计算、应用。为了解决海量数据场景下，向量的存储、计算问题，向量数据库应运而生，其通过数据算法和计算机工程，将向量特征进行分组和索引，以实现高效的相似性搜索。《数据库发展研究报告（2023年）》显示，向量数据库作为12个数据库技术发展趋势之一，其使用场景十分广泛，包括但不限于支撑文本翻译、产品推荐、语义搜索、图像搜索、视频推荐、异常检测、欺诈检测、人脸识别等应用。
近日， Gartner 发布了《中国数据分析与人工智能技术成熟度曲线》（即《Hype Cycle™ for Data, Analytics and AI in China, 2023》July 2023），我们相信，杭州悦数凭借其出色的性能和应用表现以及其在市场上的实力和影响力入选知识图谱代表厂商。
在之前的学习中，我们已经在Linux系统上安装了Redis，之后的所有操作都在Linux 系统上完成操作
专家系统（ES）是人工智能的一个重要分支，它模仿人类专家的决策过程，为特定领域的复杂问题提供解决方案。下面是专家系统的关键组成部分及其与一般计算机系统的主要区别。
1、数据库设计和维护：DBA需要根据企业的业务需求设计和创建数据库，并负责其日常维护，包括数据备份、数据恢复、性能优化等工作。
大模型擅长理解和生成类人文本，它们将文本转换为高维向量（也称为嵌入）来捕获文本的语义。这种转换使得对文本执行复杂的操作成为可能，例如查找相似的单词、句子或文档，这些是聊天机器人、推荐引擎等许多应用程序不可或缺的一部分。这些向量表示的性质需要一个有效的存储解决方案来处理索引和查询嵌入，这就是向量数据库的用武之地。
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
新粉请关注我的公众号 自从上篇文章“估值500亿！中国数据库第一股准备上市！！”发出来以后，我的读者们一直都有一个质疑：达梦数据库到底是不是100%源代码自主知识产权。 换个说法，达梦数据库的代码是不是都自己写的，还是说参考借鉴了某个版本的开源数据库？ 这个问题我花了一些时间做了调查，结论呢也不是很确定。但是我会尽力把我知道的写下来。 坦白说，我本人没有用过达梦数据库，达梦数据库也不会敞开源代码给我去看，所以我无论如何是没办法知道真相的。 首先网上有一篇达梦数据库技术总监黄海明2018年5月10日在第九届中
SQL 和关系数据库管理系统（RDBMS）都是在 上世纪70 年代早期开发的。Edgar F. Codd 开发了 RDBMS，而 Donald D. Chamberling 和 Raymond F. Boyce 开发了 SQL。
之前发了一些文章： 《频繁插入，用什么存储引擎更合适？》 《MySQL性能调优，必须掌握这一个工具》 《数据库允许空值(null)，往往是悲剧的开始》 《插入时，究竟发生了什么？》 数据库是应用开发中不可或缺的一环，很多朋友会问我，如何系统性学习数据库知识，今天和大家简单分享一下。 首先，要搞透数据库，要学哪几方面的知识？ 以我对MySQL的学习为例，至少三个方面的内容需要了解与掌握的： 其一，应用层面：各行各业，是如何使用MySQL来解决各类业务问题的。 画外音：研发工程师必须掌握。 其二，内核层面：M
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