“数智岐黄”中医药大模型1.0由华东师范大学、上海中医药大学、华东理工大学、海军军医大学、临港实验室、华润江中现代中药全国重点实验室联合开发，拥有中医药领域知识...

图不但包含数据，也包含数据之间的依赖关系，因而图神经网络（GNN）在自然语言处理（NLP）方面的表现有着非常大的潜力。图神经网络（GNN）最擅长...

知识图谱和以知识图谱为代表的知识工程系列技术是认知智能的核心。知识工程主要包括：知识获取、知识表示和知识应用。

面对问题“哪些指标最适合评估电影推荐系统？”时，LLM首先提取低层次和高层次的关键词，用这些关键词在生成的知识图谱上检索相关的实体和关系。检索到的信息被组织成三...

知识图谱（例如 Microsoft 的Graph RAG）增强了 RAG 方法，但构建成本高昂。Triplex 可将知识图谱创建成本降低 98%，性能优于 GP...

GraphRAG 阶段：接着使用 GraphRAG 利用知识图谱来补充和优化之前获取的上下文。这一步能够通过知识图谱提供更丰富的语义信息，从而生成更准确的答案。

我将向你展示如何使用 LLama 3.1（一个本地运行的模型）来执行GraphRAG操作，总共就50号代码。。。

作者简介：刘焕勇，360 人工智能研究院资深算法专家，知识图谱及文档理解算法方向负责人，曾就职于中国科学院。

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文章地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/2470521

预训练语言模型（PLMs）在概念提取中往往依赖于文本中的共现关联，而不是实际的因果关系，导致提取结果存在偏差和低精确度。为了解决这个问题，本文提出了通过知识引导...

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RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。事实证明，这种方法在提高模型输出的实际准确性和总...

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预测所有药物对所有疾病的疗效，可以帮助选择副作用更少的药物，设计更有效的多靶点治疗，并系统性地再利用现有药物。技术进步使得我们能够通过分析医学知识图谱，前瞻性地...

2，元数据中心：消除长链路的数据分层加工，通过对原数据人工打标签、智能识别、安全校验等生产元数据来描述数据实体、业务过程以及实体关系，为数据分析提供知识图谱。

X射线光电子能谱（X-ray Photoelectron Spectroscopy，XPS）是一种用于分析材料表面化学状态的技术；它通过测量样品表面原子或分子中...