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例如在文章开头，我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话，一个高质量智能体，不再只是让大模型回答用户的问题，而是通过上下文工程，帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入，包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围，实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像，一开始所有应用和历史信息都保留，但当手机出现运
语义网络与深度学习在自然语言处理中的融合演进 摘要：本文探讨了语义网络在AI自然语言处理中的历史影响与现代价值。语义网络作为早期知识表示方法，通过结构化概念关系为语义分析奠定基础。随着深度学习兴起，分布式表示成为主流，但语义网络仍以知识增强、可解释性提升和架构启发等方式与深度学习融合。当前研究正探索神经符号计算新范式，结合深度学习的泛化能力与符号知识的精确推理，以解决模型事实性、推理能力等瓶颈。这
目前，多模态大模型已经是开发智能助手的标配了。通过大规模对齐预训练和视觉指令微调等方式，它们在描述整张图像或回答简单问题时，表现得很出色。
在大模型驱动的智能数据时代，**图表生成**（Chart Generation）的准确性严重依赖对数据结构和可视化意图的深度理解。传统方法往往依赖**复杂的 Prompt 工程或繁琐的手动编码**，**不仅效率低下，还难以适配多样化的数据格式与图表需求**。
在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（Large Language Models, LLM）已成为推动技术进步的核心引擎。然而，随着应用场景的不断拓展，不同类型的LLM也应运而生。本文将带你系统了解当前主流的大模型分类及其核心特点。
同时课程详细介绍了。
12-Factor Agent是由HumanLayer创始人提出的企业级复杂Agent设计12原则，旨在填平Agent从"能跑起来"到"能用起来"的鸿沟。与LangChain等工具箱不同，它是一套方法论，采用"反框架"理念，让开发者完全掌控核心组件。12项原则涵盖工作范式、工具执行、人机协同、提示词管理、上下文处理、错误处理、状态管理等，目标是构建可靠、可扩展、可维护、可调试、安全的企业级Agen
众所周知，人工智能的三个关键要素：算法、算力、数据。我们今天主要讲讲数据，那数据标注就是逃不开的话题。
在自然语言处理中，往往我们拿到一份数据，不能直接使用，需进行预操作，把数据转化成我们需要的样子。下面介绍一下基本的数据清洗操作：代码：import refrom nltk.corpus import stopwordss = 'RT @Amila #Test\nTom\'s newly listed Co & Mary\'s unlistedGroup to supply tech
上两期我们讲了从AI基础原理，到语言模型如何理解语言、生成语言的过程。如果说大语言模型像一个“能说会道”的大脑
AI Agent技术正通过重塑交互体验，推动金融服务向"普惠"与"平权"方向发展。京东金融推出三大智能体产品：AI财富管家"京小贝"提供主动化投资理财服务；购物智能体JoyGlance实现"所见即购买"的沉浸式体验；金融风控智能体助力小微企业解决融资难题。这些技术进步让专业金融服务不再仅限于高净值人群，而是惠及大众日常金融需求，推动金融服务朝更平等、更普惠的方向发展。
1 知识体系构建1.1 知识体系1. 知识体系（Knowledge Schema）对于知识数据的描述和定义，是描述知识数据的“元数据”(metadata)2. 知识图谱：三元组为基本单元，以有向标签图为数据结构，从知识本体和知识实例两个层次，对世界万物进行体系化、规范化描述，并支持高效知识推理和语义计算的大规模知识系统。3. 知识体系主要包含三个方面：词汇、类别/概念的定义和描述概念之间的相互关系
知识推理任务分类所谓推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论，这些知识和结论满足语义。其具体任务可分为可满足性(satisfiability)、分类(classification)、实例化(materialization)。可满足性可体现在本体上或概念上，在本体上即本体可满足性是检查一个本体是否可满足，即检查该本体是否有模型。如果本体不满足，说明存在不一致。概念可满足性即检查某一概念的可满足性，即
用NLTK进行词性标注，我们得到一个元组列表，其中包含句子中的单个单词及其相关的词性。使用函数nltk.ne_chunk（），我们可以使用分类器识别命名实体，分类器添加类别标签（如PERSON，ORGANIZATION和GPE）。NLTK命名实体识别效果如下图：Digital Farm(ORGANIZATION)识别成功词标识符与块级别分割然而，NER任务在中文语料上表现不佳，所以开源工具NLTK
相关工具简介FaCT++曼彻斯特大学开发的描述逻辑推理机使用 C++ 实现, 且能与 Protege 集成Java 版本名为 Jfact, 基于 OWL API使用举例OWLReasonerFactory reasonerFactory = new JFactFactory();// 构建推理机OWLReasoner reasoner = this.reasonerFact...
需求：如图将下列数据存储到neo4j中步骤：1、启动neo4j数据库neo4j console2、安装py2neo，pip install py2neo3、读取csv文件并存储节点# 导入必要的包import csvfrom py2neo import Graph, Nodefrom dataProcess.entity.article import Articlefrom dataProcess
AI智能体作为金融行业新范式，由推理引擎和工具集组成，优势在于自动化工作流、构建数据护城河和安全审计。通过AgentOps四层评估体系确保可靠性，未来趋势是构建专用智能体协作生态。金融机构应从高价值场景开始，组建小团队并坚持治理优先，将技术团队从执行者转变为智能系统设计师与治理者，抓住AI原生架构机遇建立竞争优势。
目标：知识推理旨在从现有知识中推导出新的知识，而知识补全旨在填补知识库中的缺失信息。方法：知识推理依赖于逻辑规则或机器学习模型，重点在于推导过程；知识补全则依赖于预测和推测，重点在于完善知识库的结构和内容。结果：推理通常生成新的结论或发现，而补全则是增加或补充已有知识库中的信息。这两者常常结合使用，以增强知识库的智能性和实用性。例如，通过知识推理发现新知识，然后通过知识补全来填补图谱中的空白，从而
知识图谱表示学习对于知识获取和下游应用具有很重要的作用. 知识表示学习的表示空间包括：point-wise空间，流形空间，复数空间，高斯分布和离散空间. 打分函数通常分为基于距离的打分和基于语义匹配的打分函数. 编码模型包括：线性/双线性模型，张量分解和神经网络. 辅助信息考虑文本，视觉和类型信息.1.1.1 Point-wise空间Point-wise的欧式空间是最常用的，将知识图谱中的实体和关
OpenKG地址：http://openkg.cn/dataset/mdo-dataset开放许可协议：GPL 3.0贡献者：武汉科技大学（高峰、龚珊珊、顾进广、徐芳芳）摘要本开放资源在医...
X2Knowledge 是一个高效的开源知识提取器工具，专为企业知识库建设而设计。它支持将PDF、Word、PPT、Excel、WAV、MP3等多种格式的文件智能转换为结构化的Markdown、HTML、文本格式，帮助用户快速将各类文档资料标准化地录入企业知识库系统。 通过先进的格式解析和内容提取技术，该项目显著提升知识转换的效率和准确性，是RAG（检索增强生成）应用和企业知识管理的理想预处理工具
本文主要介绍了关于Embedding的基础知识，以及它们从传统统计方法演变为当今大语言模型 (LLM) 用例的过程。通过本文希望能够帮助你对Embedding有一个全面的了解。
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：浙大KG论文题目：Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentati...
引入了混合注意力机制：Instance-Level Attention；零样本学习（ZSL）：基于可见标注数据集及可见标签集合，学习并预测不可见数据集结果。方法：转换问题设定；学习输入特征空间到类别描述的语义空间的映射。终身知识抽取（存在知识遗忘问题）基于实体关系原型网络的少样本知识抽取。基本范式：N-way-K-shot。基于表示对齐的终身关系抽取。
知识表示学习一、知识图谱知识图谱是将现实世界的具象事物与抽象概念表示为实体，将实体间的联系表示为关系，并最终以（头实体、关系、尾实体）三元组为基本元素结构来表示知识。比如：（淘宝，从属于，阿里巴巴）（支付宝，从属于，阿里巴巴）1、符号定义：2、三元组表示的缺陷：计算效率低下。知识图谱的三元组符号表示需要图算法进行计算。这些图算法计算复杂度较高，在大规模知识图谱上难以快速运行，难以扩展至其他情况。数
随着医疗行业的快速发展和医学知识的不断积累，如何高效、准确地获取疾病相关信息，成为提升医疗诊断水平和优化患者服务的重要课题。传统的医疗知识获取方式往往依赖人工查阅文献或基于关键词的检索，存在信息分散、查询效率低、难以精准匹配患者需求等问题。知识图谱技术的兴起，为构建高质量的医学知识库提供了技术支撑。基于此，本文围绕医学知识图谱的构建与应用展开研究，旨在开发一个高效、智能的医疗问答系统，以便快速分析
Agent现在好多都翻译成“智能体”，可以将其视定义为一种应用程序，试图通过观察世界并利用其工具来实现目标。
向量数据库是一种专为存储和高效检索高维向量数据设计的数据库系统，其核心优势在于支持基于向量相似性的快速查询，而非类似传统数据库的精确匹配。
大模型（Large Language Models, LLMs）正以前所未有的速度改变着人类与机器交互的方式。而这些模型能够理解自然语言、生成创意内容，甚至进行复杂的推理决策，其背后就是一项核心技术——Embedding（嵌入）。
如果对人工智能、机器学习、深度学习不太了解的话，那么对这些概念会不太容易分辨清楚，那么下图简要说明了这几者之间的关系。
大模型当下实在太火了。再不搞搞就落伍了，原本想着再混个十几年就能退休，这下好了，不搞这个，感觉两年就混不下去了，计算机行业太卷了。
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种表示实体、关系和实例的数据结构，它可以帮助计算机理解和推理人类语言中的信息。知识图谱已经成为人工智能和大数据领域的重要技术，它在各种应用中发挥着重要作用，例如问答系统、推荐系统、语义搜索等。然而，知识图谱的构建是一个非常昂贵的过程，需要大量的人力、时间和资源。因此，如何有效地构建知识图谱成为了一个重要的研究问题。主动学习(...
本文就是采用Python的技术基于知识图谱的医疗问答系统来进行对个人的医疗问答和问答进行管理，能够对健康有计划性的整理，当然，数据库方面为了方便安全，还是采用的MYSQL数据库。
文章介绍了可解释人工智能（XAI）在医疗领域的重要性及应用，解决AI医疗"黑箱"问题。详细分析了XAI技术分类（前解释/后解释、全局/局部解释）、核心方法（Grad-CAM、SHAP、LIME）及其在医学图像分析、电子健康记录中的应用。研究通过实验评估了不同XAI方法在CNN模型上的性能，强调了XAI在提高医疗AI可信度、交互性和隐私保护方面的价值。
想象一个系统，它既深度连接您公司的知识库，又能识别每位员工的学习偏好、工作职责以及过往教育经历。AI知识管理系统旨在优化组织内部信息的创建、整理、保存和分发流程。这类系统能够快速分析海量数据、识别规律，从用户交互中持续学习，并实现更多智能化功能。简而言之，与传统耗时的人工方式相比，AI知识管理系统以更高效率和更优性能简化了数据处理与应用的整个流程。毫无疑问，AI 已经显著改变了数字和商业领域的游戏
基于知识图谱的中药方剂问答系统相较于传统方式,具有以下1. 知识图谱的运用：系统采用知识图谱技术,将中药方剂的名称、功效、用法等信息进行结构化、标准化,构建中药方剂知识图谱,实现了对中药方剂信息的快速查找和准确理解。4. 实验与评估：通过实验验证,评估系统的性能和效果,比较系统与传统方式下的中药方剂获取方式的优劣。基于知识图谱的中药方剂问答系统的预期目标是建立一个能够准确、快速、提供中药方剂信息的
通过对知识图谱的应用，可以提高知识的可访问性和可重用性，加速知识的创新和应用，为企业的发展提供有力的支持。通过知识图谱，可以将分散的知识片段结构化地组织起来，形成知识之间的关联和上下文，提供全面、准确的知识支持。通过知识图谱，可以将知识以标准化的形式进行编码和存储，便于知识的传递和共享，提高知识的可访问性和可重用性。通过可视化的方式，可以将大规模的知识图谱呈现给用户，帮助他们发现知识之间的关系和模
本文深入解析了大型语言模型（LLM）的8个核心生成参数，包括max_tokens、temperature、top_p等，从理论原理到工程实践提供了完整认知体系。文章通过代码示例展示了不同参数对模型输出的影响，并分享了参数调优的黄金配置组合：技术问答（0.2温度+0.1top_p）、创意写作（0.8温度+0.9top_p）等。关键点包括：1）参数间相互作用的重要性；2）不同场景下的最佳参数组合；3）
摘要 本研究探讨知识图谱（KG）与大型语言模型（LLM）融合对传统中医药（TCM）数字化转型的潜力与挑战。通过VOSviewer文献关键词共现网络分析和多案例研究，发现KG-LLM在智能诊疗、药物发现及知识传承中效率显著，但面临多模态对齐困难（如术语异构性）、临床可信度不足（模型黑箱性）及动态更新延迟等技术瓶颈。未来需聚焦术语标准化、动态知识平台开发与模型可解释性优化，以推动TCM从经验医学向数据
本文共1132个字，预计阅读时间需要4分钟。知识融合本体匹配（ontology matching）侧重发现模式层等价或相似的类、属性或关系，也成为本体映射（mapping）、本体对齐（alignment）实体对齐（entity alignment）侧重发现指称真实世界相同对象的不同实例，也称为实体消解（resolution）、实例匹配（instance matching）知识融合（kn...
命名实体识别（标注工具）
「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而...
1 知识表示知识表示是一种对知识的描述方式，利用信息技术将真实世界中海量信息转化为计算机处理模式的结构化数据。早期知识表示方法有一阶逻辑、霍恩逻辑、语义网络、产生式规则、框架系统、脚本理论等。随着语义网SW的提出，万维网联盟（W3C）提出了XML、RDF、RDFS和OWL描述语言。XML为最早的语义网描述语言，以文档为单位表示知识，可用于标记数据和定义数据类型；RDF提供一个统一的标准以“主体-谓
本文通过20张图全面剖析AI大模型应用架构设计全貌，包括技术体系全景、企业级开发知识、Agent架构设计、RAG检索增强生成、Function Calling函数调用、微调架构设计等关键内容。文章预告了作者将举办7场免费直播，旨在帮助读者快速成长为AI大模型应用新架构师，内容实用性强，适合小白和程序员收藏学习。
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