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知识图谱技术权威发布_知识图谱技术是什么(2024年11月精准访谈)

内容来源：好望角图库所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

知识图谱技术

教育装备展：科技与教育的新碰撞教育装备展，真的是一个让人眼花缭乱的地方！展台多得让人目不暇接，每个展台都在展示着最新的教育科技产品。从AI教学到题库，再到实验设备的智能化，甚至课桌椅和智慧校园，这里几乎涵盖了教育的方方面面。甚至连学校运动场的草皮都有参展的，真是让人哭笑不得。特别值得一提的是，华为竟然展出了一台车，这真是个大惊喜！不过，最吸引家长的还是那些线上课程、分级阅读和题库等产品。我也忍不住想买个个人会员试试，毕竟知识图谱和系统性的教学理念还是挺吸引人的。这次展会上，很多产品都采用了知识图谱技术，有些是自主研发的，有些则是和师范大学合作。教学不再只是单纯的知识点积累，而是变得更加系统化。比如，有些培优方案已经精细到针对不同分数段的学生，结合知识图谱分析每个学生的知识点掌握情况，然后进行有针对性的提分。这种教学方式区别于传统教学，效果也更显著。如果你对教育装备展感兴趣，欢迎随时提问，我会尽力解答哦！哈哈哈！𐟘„

基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究：LangChain框架下的文本-图谱双模式转换机制实践「数据派thu的精心推荐」基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技...

KAG：专业领域知识服务的未来论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟔 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟒᠋AG框架的关键技术创新： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓š 论文内容比较有实践意义，值得深入阅读。

KAG：RAG升级，专业新选论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation' 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟓Œ 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟓Œ KAG框架的关键技术创新包括： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓„ 论文内容具有较高的实践意义，英文原文已整理好文档，阅读论文原文可以获得更多信息。

知识图谱助力智能旅游推荐系统随着旅游业的快速发展，如何为用户提供智能化、个性化的旅行建议成为了一个重要课题！通过知识图谱技术，能够更加精准地为用户规划符合个人喜好的旅游路线，极大提升用户的旅游体验！𐟌 𐟔砥–𝧻†节用户数据收集与分析首先，系统会收集用户的旅游偏好数据，如曾访问过的景点、喜欢的活动类型（如登山、博物馆参观、购物等）以及用户的预算、出行时间等信息。这些数据将用于构建用户的旅游档案，为个性化推荐提供依据。𐟓Š 系统还会整合来自旅游网站、社交媒体以及用户评价中的景点数据，以构建全面的旅游知识图谱。𐟌 知识图谱构建系统将构建一个多层次的旅游知识图谱，涵盖不同国家、城市、景点、餐饮和活动等信息，以及它们之间的关联。例如，某个城市的知识图谱可能会包含“景点”、“美食”、“文化活动”等节点，通过它们之间的关系可以为用户推荐符合其喜好的旅游路线。𐟚€ 知识图谱的构建将使用图数据库Neo4j，管理景点信息及它们之间的复杂关联，确保数据的高效查询和智能推荐。𐟒ኦ™𚨃𝦎訍算法通过分析用户偏好与知识图谱中的旅游信息，系统能够为用户推荐最合适的旅游路线。例如，如果系统检测到用户喜欢文化类活动，它将优先推荐博物馆、历史遗址等景点。推荐算法将结合协同过滤和内容推荐模型，使用用户的反馈和评分来优化推荐结果。𐟓ˆ 𐟛 ️ 技术路线数据处理与知识图谱构建使用Python数据处理库（如Pandas、Numpy）对用户旅游数据进行预处理，借助Neo4j构建旅游知识图谱，管理景点信息及其关联。⛏️ 个性化推荐算法实现基于协同过滤与内容推荐算法，利用Scikit-learn或TensorFlow实现个性化推荐。系统会根据用户的旅游历史数据与偏好，提供智能推荐，并持续学习用户的喜好，优化推荐准确度。𐟤– 𐟓‹ 功能需求个性化旅游推荐系统根据用户的旅游偏好、预算和时间，智能生成个性化旅游路线，推荐符合用户兴趣的景点和活动。𐟓 景点查询与展示用户可以查询世界各地的景点信息，并通过知识图谱浏览景点之间的关联，例如可以从某个博物馆查到附近的餐厅、景区和住宿。𐟔 路线规划与优化系统可以根据用户的选择自动生成合理的旅游路线，并优化出行时间与花费，确保用户能够高效地完成旅游计划。⏱️

过去这些年，市场从未间断过对讯飞的无视、质疑、抹黑、打压、甚至是被做空，但是它从未停止前进的脚步，更经历了老美的两次制裁，而讯飞却一次又一次的用自己的技术实力与发展数据来证明自己，一直在质疑声中高速的成长着，过去八年营收番了8倍，上市以来营收番了76倍… 在疫情期间，互联网大厂们纷 ...

豆神教育披露投资者关系活动记录表显示，公司自主研发的端模一体AI教育产品“豆神AI”已经上线，将客户端与大语言模型深度结合。该产品运用了知识图谱技术，具有数字分身与神经网络图谱+端到端的高质量内容生产能力以及超拟人语音合成技术。通过AI大模型，帮助学生学习博大精深的语言文学，包括阅读理解、写作参谋、实时作文批改、高质量文本解析、知识定向拓展等重要模块。公司在线大班课规模较大，例文言文课程有上万学生同时在线。未来将加大在大模型AI技术领域的投入，并打造更智能化、高性价比、个性化的教育产品。

GraphRAG：LLM问答的全新图谱最近，微软开源了一项名为GraphRAG的新技术，它基于图的检索增强生成方法，旨在提升大语言模型在处理私有数据集时的性能。GraphRAG通过构建知识图谱和应用图机器学习技术，显著增强了LLM在问答任务中的推理能力。 GraphRAG的创新之处在于，它能够将大型语言模型从数据源中提取出的知识图谱进行聚类，形成不同粒度级别的相关实体社区。在执行RAG操作时，GraphRAG遍历所有社区以创建“社区答案”，并进一步缩减以生成最终答案。这种方法不仅提升了在私有数据集上的问答性能，还具备了跨大型数据集进行复杂语义问题推理的能力。 GraphRAG的工作原理可以概括为：利用大型语言模型提取知识图谱，将图谱聚类成社区，然后遍历社区创建答案。这种方法使得GraphRAG能够解锁一系列新能力，例如在执行RAG操作时，可以沿着非常长的上下文向下遍历，同时以连贯、高效的方式跨越不同的上下文进行遍历。然而，所有性能改进技术都有一个共同的缺陷：token的使用和推理时间都会增加。尽管如此，GraphRAG在解锁LLM在私有数据集中的探索能力方面具有巨大潜力。大语言模型面临的最大挑战和机遇在于如何将其能力应用到训练数据以外的问题解决中，利用未见过的数据取得可对比的结果。微软研究院通过创建GraphRAG，展示了在私有数据集上执行发现时提示词增强能力的研究进展。GraphRAG通过知识图谱大幅提升了问答性能，这一点在处理复杂信息时尤为重要。 GraphRAG的另一个重要功能是完整数据集推理。基线RAG在处理需要汇总全部数据集信息的查询时表现不佳，而GraphRAG能够利用知识图谱结构提供数据集的整体结构和主题，从而组织成有意义的语义集群并进行预总结。此外，GraphRAG在生成回答时总是提供出处或源基础信息，这有助于确保结果的事实性正确、连贯一致，并能准确地反映原始材料中的内容。微软希望GraphRAG的结果能够为数据调查开拓新的可能性，例如根据数据集的上下文和ground确定其主题和语义概念。微软对GraphRAG进行了一系列的评估和对比，结果显示GraphRAG在全面性、人性化和多样性等定性指标上始终优于基线RAG。此外，通过忠实性测试，GraphRAG达到了与基线RAG相似的忠实度水平。

途普科技与华为合作再升级，企业知识中台成功完成与华为全场景AI计算框架昇思MindSpore的相互兼容性认证。测试显示，中台在模型开发、训练、推理及安全等方面与昇思框架适配性佳。途普科技采用“知识图谱+大模型”模式，提供一站式知识管理方案。此前，双方已有合作基础。此次合作深化，标志途普科技在AI技术应用上取得新突破，为昇思MindSpore推广注入新动力。（ITBEAR）途普科技昇思MindSpore#AI技术应用#

知识图谱：如何快速获取知识并提升效率？ 𐟤”知识图谱到底是什么呢？ ✨知识图谱是一种利用大数据分析和挖掘技术，将海量信息按照内在逻辑关系进行关联，从而形成全面、准确、易于理解和查询的知识网络。 𐟒𜧟娯†图谱有哪些优点呢？ 𐟗辶–先，它为用户提供了一个高效、便捷的知识获取平台。无论是学术研究、工作需求还是个人兴趣，用户都可以通过知识图谱快速找到所需的知识点，并深入了解其与其他知识点的关联。 ⭐️其次，知识图谱支持多种查询方式，如语音识别、图像识别和文本识别等，这使得用户可以根据自己的习惯和需求，选择最方便的查询方式。 𐟌ꦜ€后，知识图谱的准确性和全面性也得到了广泛的认可。它依托于大数据的分析和挖掘能力，能够确保信息的准确性和完整性，为用户提供最可靠的知识服务。 𐟥ž知识图谱的应用范围十分广泛。在智能教育领域，知识图谱可以帮助学生更好地理解和掌握知识点，形成自己的知识体系。 𐟎驀š过知识图谱的查询和推荐功能，学生可以轻松找到适合自己的学习资源和路径，提高学习效率和质量。 𐟑䥜覙𚦅祌𛧖—领域，知识图谱可以帮助医生快速获取病历信息、药品信息等相关知识，提高诊断的准确性和效率。同时，它还可以为医疗研究提供数据支持，推动医疗领域的发展和创新。 𐟐𔥜覙𚨃𝤺䩀š领域，知识图谱可以整合各种交通信息，为用户提供实时的交通路况、出行建议等服务，缓解城市交通拥堵问题。 𐟒妀𛤹‹，知识图谱是一个非常有用的工具，它不仅能够帮助用户快速获取不同领域的知识，还能够为各种领域的研究和应用提供数据支持。 𐟤–随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的应用范围还将不断拓宽，为人们的生活带来更多便利和智慧。快来试试这个强大的知识获取工具吧！

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