本文整理自 NebulaGraph 布道师 wey 在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲,主要包括以下内容:
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。
腾讯和搜狗联合投资社会化问答平台知乎,搜狗将与知乎深度整合,我的观点如下: 1、知乎的本质是社会化问答,相对于百度知道,突出了『人』。显然,这与腾讯互补空间巨大,未来你的朋友圈会有更多『XX是怎样的体验』。 2、期待着靠一个频道,或者几个频道,做好搜索引擎,已经很难了。十几年前,百度确实靠MP3什么的大获成功,那是另外一个时代。 3、未来的搜索引擎不再是一个独立入口,而是可以『inside』不同的产品,例如我们在微信搜索框、在知乎搜索框,搜索,未来都可能导入到一个搜索服务。 百度移动端的搜索,同样不只是手机
Cypher 是 Neo4j 提出的图查询语言,是一种声明式的图数据库查询语言,如同关系数据库中的 SQL,它拥有精简的语法和强大的表现力,能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。
微信公众号“程序员小灰”的作者,具有多年软件行业从业经验,先后在京东金融、摩拜科技从事研发工作,对算法有一定的兴趣和经验。
文章的开头我们先来看下什么是图数据库,根据维基百科的定义:图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
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
假设slow进环的时候,fast跟slow的距离是N,fast追击slow距离变短。
可能很多人在大一的时候,就已经接触了递归了,不过,我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候,是一脸懵逼的,我当初也是,给我的感觉就是,递归太神奇了!
今天想来说说Android的启动模式,一来自己做一个总结,二来如果能帮助到别人就更好了~ 首先来看一个实际的业务场景。我之前在公司实习的时候,我所在的部门只负责一个品类(国际机票),那用户从机票首页开始搜索机票到最终完成订单并支付大致分为以下几个流程(实际流程因为考虑的问题比较多,所以要比这稍微复杂些): 1. 用户在机票首页确认好出发、到达目的地、日期及人数后,就可以点击“搜索”进入到搜索结果页 2. 用户根据意愿选择相应航班并点击进入确认订单页 3. 用户确认好订单内容点击下单,开始支付,支
“ 最后一公里 ”是电信行业使用的一个术语,指系统为实际使用该系统的客户提供链接。就图形数据库而言,它指的是终端用户可以从图中提取有价值的信息和洞察力。我们已经看到了Graph Search这个概念的例子,允许用户用自然语言表达他们的请求。今天我们会看到另一个例子。我们将利用Neo4j 2.0 的特有的优势功能来完成这项工作,因此请务必阅读关于Neo4j的上一篇文章(Neo4j 2.0 is coming)。
来源:SaaS白夜行|作者:吴昊SaaS ---- 前一阵我被问到:SaaS公司是软件公司、还是互联网公司。 我后来想了想——认为自己是软件公司的,就是软件公司;认为自己是互联网公司的就是互联网公司。 —— 思路决定出路。 今天我们就聊聊,在中国,SaaS公司有哪些区别于传统OP(On-Premises)软件公司的互联网特性? 从产品到市场、销售、实施、服务的价值链条,咱们倒着看。 服务:持续性 “SaaS的本质是续费”。 大家看看,淘宝、微信、百度......哪家典型的to C互联网产品
@[TOC](【Neo4j Fabric】架构思想) Here's the table of contents:
导读:这篇文章来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。翻译由云测评君公众号完成。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性、以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
导读:本文来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性,以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
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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。
导读:本文来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性,以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字,阅读需20分钟。 原文地址:https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
一个编写良好的计算机程序常常具有良好的局部性,它们倾向于引用最近引用过的数据项附近的数据项,或者最近引用过的数据项本身,这种倾向性,被称为局部性原理。有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。
马化腾在近日谈到企业级市场时表示,“中国的企业级市场将成为媲美互联网金融、跨境电商等少数细分市场的快速增长的市场之一”。与此对应的是,腾讯企点的一则时长30秒的TVC广告已进入行业视线。作为腾讯布局SaaS领域的重点产品,腾讯企点这则TVC的发布节点及广告内容都颇显“意味深长”。 30秒SCRM宣言 “SaaS级的Social-CRM”——TVC结尾为这款产品做出了定义。在社交红利逐渐由消费级市场向企业级市场变现的今天,伴随着移动技术的成熟与社交化趋势的明显,SCRM已经成为CRM产品的发展方向。在TVC
图数据库常规的有:neo4j(支持超多语言)、JanusGraph/Titan(分布式)、Orientdb,google也开源了图数据库Cayley(Go语言构成)、PostgreSQL存储RDF格式数据。
🌊2.1 std::async(异步执行) 到 future get 直接调用会如何抛异常
SCL为高电平的时候,SDA由高电平向低电平跳变。结束信号:SCL为高电平的时候,SDA由低电平向高电平跳变。
作者:马兆远 摘自:马导的伊河(微信ID:pekoxf) 马兆远,1997年免试进入北京大学就读,毕业后赴英国牛津大学攻读物理学博士。三年后获得博士学位,并留校工作。2006年赴美国国家标准局联合实验
从历史发展的轨迹来看,中兴跟华为原本是并驾齐驱的国内通信设备巨头,但是华为的企业发展更胜一筹,二者差距不断被拉大,丝毫看不出中兴具有反超的迹象。单从手机行业来看,当年的国内智能手机第一阵营是“中华酷联”,中兴和华为都位列其中。但是几年过去了,中兴彻底掉队了,已经不再是主流手机生产商,而华为已经成长为世界第三的手机制造商。更加让中兴雪上加霜的是,由于中兴的运营不规范,被美国人抓住了小辫子,又是巨额罚款,又是技术封锁的,差点就要搞破产了。虽然最终死里逃生,但也元气大伤。而华为近年来发展势头强劲,企业经营蒸蒸日上。两相对比,中兴和华为的发展可以说是大相径庭。华为在不断成长,中兴则是发展受阻。这种情况下,很难相信中兴会有机会反超华为。
死锁发生在一个事务中,事务对多个表进行了操作。在报错日志中,死锁发生在tableA与tableB。一开始怀疑此次发布的某个改动中对上面这两张表新增了select或update操作。将注意力用在排查这个问题上。排查后发现没有相关的变更,又猜测是否是由于更改造成并发请求进来,接口原来是有加分布式锁的,需求更改中缩小了分布式锁的粒度,确实是有可能造成并发请求。但很快又否定了,秒杀场景下的并发量尚且不会发生死锁,何况是这个接口?觉得问题应该别有所在。先回滚了需求后,联系dba执行了命令SHOW ENGINE INNODB STATUS将死锁日志拉取了出来:
石泽:这一波人工智能浪潮类似互联网初期,无论企业规模大小,任何时候拥抱AI都不嫌早。企业最终将由于人工智能的应用而大幅提升生产效率。 每一波技术浪潮都会大幅提高社会生产力。与20年前相比,互联网使社会
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, (
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。
neo-4j由两部分组成:relationship,label和property,label或者relationship中包含property,label与label之间形成关系.
你在互联网的每一个访问,都是从一个「IP地址」到另外一个「IP地址」,从协议的原理决定了,通讯的双方必然知道对方的IP地址。因此,你访问网站,网站就一定知道你访问它时使用的IP地址,这个功能与定位权限没有关系。
set 是Linux 的内置命令,这是一个非常有用的命令,只是可能因为不熟悉,所以就不怎么用,如果你看一些比较成熟的shell scripts, 经常会看到用set的地方,本文对set命令的-e , — option 做一些简单讲解:
选自eng.uber 作者:Xinyu Hu等 机器之心编译 编辑:力元、陈萍 近年来,随着 Uber 在客户中越来越受欢迎以及规模的不断扩大,它也吸引了互联网金融犯罪分子的目光。共谋是一种典型的用户之间的合作欺诈行为,例如用户可以共谋,通过一个用户宣称信用卡被盗用,另外一个用户进行虚假旅行,让银行发起信用卡退款。在本文中,来自 Uber 的几位研究者应用了被称为关系图卷积网络(RGCN)的前沿深度图学习模型来发现这种共谋,他们希望反欺诈领域的其他研究者能有所借鉴,用之解决其他的问题。 实际上,图学习方法
Java 程序员都知道要面向接口编程,那 Java 中的接口除了定义接口方法之外还能怎么用你知道吗?今天我们就来看一下 Java 中的接口还可以有哪些用法。
常常有人问我,有没有什么推荐内容,可以让没有了解过 Power BI 的伙伴立马产生兴趣?
•生成JSON->从CYPHER直接生成JSON【支持节点转换/属性转换/路径转换】
在国内新兴的诸多技术型创业公司中,从事计算机视觉识别的格灵深瞳团队给人一种很神秘的色彩。据说他们的成员都在来自海内外一级名校的学霸,要加入他们比进哈佛大学还要困难;据说格灵深瞳的投资人,给这个团队的未来市场估值达几千亿……那么,格灵深瞳如何看待自己的事业和团队文化?不久前,来到格灵深瞳的办公场所,颐和园北面一座临河的古色古香的四合院内,CTO俱乐部采访了格灵深瞳CTO赵勇。赵勇是美国布朗大学计算机工程系的博士,毕业后供职于Google总部研究院任资深研究员,他也是Google Glass最早期的核心研发成员
设计一个数据结构,使得从该数据结构中查询一个数字时,能够以等概率返回该数字所在的任何下标。额外的要求是只要占用O(1)的额外的空间复杂度。
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。
昨天是LeetCode第334场周赛,由LeetCode自己赞助自己举办……奖品也是LeetCode周边,电脑包是没戏了,能拿个官方扑克也挺好的。
最近比较多朋友都在讲,自己简历没什么好写的,现在每天都在打杂。跳也跳不出去,待也待不住,分分钟被裁掉,有没有什么比较好的破局手段。
微软去年推出的 GitHub Copilot 是一个基于 AI 的编程辅助工具,简单理解就是我们写点注释或者写个方法名,Copilot 就能理解了我们的意思,然后帮我们写一个相关的方法出来。
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