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技术行业正面临AI变革带来的认知重构阵痛。传统人才选拔体系在AI时代暴露出三大缺陷：学历崇拜的认知陷阱、经验主义的时效性危机和显性技能评估的片面性。本文提出学习敏捷性作为AI时代人才核心标准，包括认知灵活性、自我驱动探索欲、抽象能力和心理韧性四大支柱，并给出识别和培养敏捷人才的方法论：通过数字足迹分析、场景化压力测试和行为模式分析选拔人才，同时构建学习型组织文化，建立安全失败机制和制度化探索时间。
RAG 回答不准？因为缺少结构化逻辑。本文详解如何用 Neo4j 知识图谱为 Agent 提供确定性规则支撑，实现精准推理与冲突消解，让 AI 回答既聪明又可靠。
昇腾AI处理器与CANN异构计算架构：深度技术解析与高阶实战
要满足生产级大型语言模型（LLM）服务系统对低延迟和低成本高效率日益增长的需求，需要集成先进的优化技术。然而，LLM 的输入输出长度动态且不可预测，再加上这些优化技术，加剧了工作负载的可变性，使得人工智能加速器，尤其是采用tile-based（基于分块）编程模型的 DSA，难以保持高效率。为了应对这一挑战，本文推出了 XY-Serve，这是一个多功能、昇腾（Ascend） 原生、端到端生产型 LL
本文详细介绍了如何将昇腾CANN自定义算子集成到TensorFlow和PyTorch框架中的完整流程。主要内容包括： 框架融合的核心价值：复用框架生态、降低开发成本、发挥硬件极致性能，性能较原生算子提升40%以上。 TensorFlow实现方案：通过四层封装（CANN核函数、TensorFlow OP类、OP注册、Python接口）实现端到端集成，重点讲解了形状推导、梯度注册和设备兼容等关键技术点
本文深入剖析 Neo4j 如何作为 Agent 的“认知骨架”，并通过一个实际工程中的例子来说明知识图谱如何实现结构化推理，解决大模型在复杂规则与多跳关系下的幻觉与模糊问题。
本文详细介绍了从零搭建GraphRAG系统的完整过程。该系统采用知识图谱与检索增强相结合的技术路线，通过技术选型优化解决了Docker依赖、API不稳定等核心痛点，最终构建了基于LangChain+Neo4jAura+FAISS+Qwen-7B的高可用方案。文章重点阐述了系统架构设计、混合检索实现、灾备机制等关键技术，并提供了简易的部署方案。该方案具有无Docker依赖、本地可运行、零成本等优势，
然而，传统关系型数据库在处理“多跳推理”（如从症状推导潜在疾病、药物相互作用）时，常陷入指数级查询延迟的困境——急诊场景中，30秒的延迟可能直接关乎患者生存率。此时，Neo4j作为原生图数据库的标杆，正通过其独特的图遍历引擎，将推理速度提升10-100倍，为医疗AI注入“实时性”灵魂。：中国在“急诊推理”场景领先（如上海瑞金医院系统），欧洲则聚焦“伦理合规”，而印度正探索用Neo4j图谱解决基层医
编程语言的演化史本质是"问题解决工具"的迭代史。2025年的开发者面临双重挑战：既要应对AI工具带来的技能重构，又需在细分领域建立不可替代性。真正的技术专家不是追逐所有新语言，而是能根据场景选择合适工具，并理解其背后的设计哲学。AI是效率放大器，但领域知识和架构能力才是核心竞争力。通过本文阐述的"系统学习-刻意实践-持续输出"方法论，程序员可以在快速变化的技术 landscape 中，构建可持续成
AI系统的质量保证不是“测试模型准确率”的单点工作，而是从需求到运维的全流程体系化保障。需求对齐：用MLOps把模糊需求变成可测试指标；模型鲁棒：用对抗训练和鲁棒性评估提升模型抗干扰能力；系统韧性：用故障注入测试验证系统的容错能力；持续监控：用闭环体系实时守护上线后的质量。对AI应用架构师来说，质量保证不是“额外工作”，而是架构设计的一部分——在设计系统时，就要考虑如何验证需求、如何增强鲁棒性、如
TensorFlow Serving：AI模型的生产部署工具 TensorFlow Serving是谷歌官方推出的机器学习模型部署系统，专门用于将训练好的AI模型转化为可调用的在线服务。它支持REST API和gRPC两种调用方式，具备高性能、高可用和易扩展等优势。 核心功能包括： 模型版本管理（支持热更新和回滚） 动态批量处理（提升GPU利用率） 多模型同时服务 典型应用场景： 电商推荐系统实时
TensorFlow稀疏张量（SparseTensor）是处理含大量零值数据的高效方案，通过仅存储非零值坐标和值来节省资源。文章详细介绍了SparseTensor的COO编码格式（包含indices、values和dense_shape三个核心组件）、基本使用方法（构造、属性访问、运算）及关键注意事项（索引顺序处理、显式零值避免等）。特别强调了稀疏张量适用于超稀疏数据（如NLP、CV领域），而密集
通过直接操作属性图存储，我们绕过索引层实现了更灵活的图数据管理。从简单的实体关系到复杂的语义网络，Neo4j 与 LlamaIndex 的结合为知识图谱应用提供了强大支撑。
传统RAG系统开发者都知道，从PDF、Word、音频等复杂文件中提取结构化文本，往往需要整合多个工具、编写大量胶水代码，整个流程耗时费力且容易出错。
⚠️ 自动提取无法识别业务逻辑关系，需人工补充！
本文介绍如何利用Python、LangChain和Neo4j构建自我纠正的知识图谱系统。通过GPT等大型语言模型自动检测、纠正和更新知识图谱，解决信息过时、关系缺失等问题。系统改进模糊描述、推断语义分类、标准化名称，使知识图谱能随时间自我演化，保持准确性和一致性。文章提供完整代码实现，打造一个不仅存储知识还能持续学习的智能系统。
在商业活动中，法律合同是定义各方关系、义务和责任的核心文件。无论是合伙协议、保密协议 (NDA)，还是供应商合同，都包含关键信息，用于驱动决策、管理风险和确保合规。然而，梳理这些合同并从中提取洞察，过程往往复杂且耗时。
本文介绍了一个基于Neo4j图数据库和Python开发的民航知识图谱问答系统。该系统通过知识图谱技术组织民航领域的结构化、半结构化和非结构化数据，构建包含飞机、航空公司、机场等实体及其关系的知识库。系统采用分层架构设计，包括数据层（Neo4j存储）、逻辑层（问题分类、解析、查询生成）和表示层（Web可视化界面）。关键技术包括知识建模、自然语言处理和图查询优化。该系统为民航领域提供了高效的信息查询工
零样本目标对象导航（ZSON）任务要求智能体能够在没有针对特定类别的预先训练的情况下，导航到一个全新类别的目标对象。智能体从指定的起始点开始，根据观察到的RGB-D图像和实时位姿进行决策，目标是找到目标对象并到达距离目标小于0.1米的距离。智能体到达目标并执行“停止”命令时任务定义为成功，否则任务失败。
摘要： Neo4j图数据库与生成式AI（GenAI）的协同应用通过结构化知识图谱与AI生成能力的结合，显著提升智能系统的可靠性与场景适配性。Neo4j提供实体关系网络（如医疗知识、用户行为图谱），为GenAI生成内容（如诊断建议、个性化推荐）提供事实依据，降低“幻觉”风险；同时，图算法（社区发现、路径分析）增强AI推理的可解释性。典型场景包括： 智能问答（结合领域知识生成精准回答）； 个性化推荐（
检索增强生成（RAG）作为一项通过外部知识增强大型语言模型（LLM）能力的强大技术已然兴起。然而，传统的基于向量的 RAG 方法在处理复杂、相互关联的信息时，其局限性也日益凸显。简单的语义相似性搜索难以捕捉实体之间的细微关系，也难以进行多跳推理。此外，这种方法还可能遗漏跨文档的关键上下文信息。
FalkorDB 是一个通过稀疏矩阵和线性代数实现高性能查询的图数据库，专注于为LLM和企业级GraphRAG应用提供超低延迟的知识图谱服务。对中文的支持不太好。Neo4j 是一个图数据库管理系统，专为存储、查询和处理高度关联的数据而设计，性能相对较差，但是比较成熟、文文档齐全。中文支持很好。
近年来，大型语言模型（LLM）的进化已远超文本生成范畴，正演变为能够自主使用工具、进行多步推理以解决复杂问题的**智能体系统**。想象一个能替你浏览网页、查阅文献、执行代码、分析数据并最终生成一份可信研究报告的AI助手——这就是“深度研究智能体”的愿景。然而，尽管前景诱人，当前主流方法（主要基于通用基础模型的**后训练**，如指令微调SFT和强化学习RL）在构建此类智能体时却 consistent
检索文档过长时浪费 token包含过多无关信息。
Agent 模型是在推理模型基础上通过端到端的面向任务的工具增强训练得到的。它能够自动生成耦合的CoT思维链和CoA行动链序列。其中每个动作调用工具与外部环境交互，交互得到的反馈指导后续的推理和动作，直至任务完成。Agent 模型增强了使用工具的能力，这要求模型不局限于自身内部的推理行为，而能与外部环境进行交互。Chatbot和Reasoner仅关注人与模型之间的二元交互。
当我们拥有一个特定的知识库（例如一篇长文档），并希望构建一个能够就此回答问题的智能体时，RAG 就非常有用。
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