LazyGraphRAG的最大亮点在于其数据索引阶段的创新。相比传统的广度优先搜索，LazyGraphRAG能够更加高效地找到最佳匹配的文本块，同时考虑整个数据集的广度，极大地提高了查询的效率。尽管GraphRAG在许多场景中表现出色，但在处理全局数据查询时，其成本问题一直受到诟病，尤其是在大规模AI模型中，查询的延迟和准确性也成为了瓶颈。在高预算下，LazyGraphRAG的胜率持续上升，尤其在

摘要：Gemini 3.0正在从单纯的聊天AI进化为能观察、分析和解决问题的数字助手。它具备多模态能力，能同时处理图片、视频、音频和文档，像人类一样"理解世界"而非简单识别。相比ChatGPT，Gemini更擅长分析结构、拆解复杂任务和图文视频理解。其核心升级包括：观察界面逻辑、分步执行长任务、处理超长内容等。未来，Gemini可能成为职场人的分析伙伴、文档阅读器和信息整理助手

随着大语言模型技术的快速发展，模型参数规模不断扩大，显存需求也随之激增。如何在保证推理性能的同时降低显存占用，成为科研人员关注的重点。2025年1月，DeepSeek团队发布了DeepSeek-r1模型，尽管其性能逼近OpenAI的GPT-o1，但其671B的参数量使得推理所需显存高达数百GB，通常需要配备至少8张80GB显存的H800服务器。对于个人开发者和爱好者而言，这种硬件配置成本高昂。然而

对于给定的应用问题，我们可以应用知识图谱来进行基于知识的搜索，寻找潜在的目标和未见数据，同时使用LLMs来进行基于数据/文本的推理，看看可以得出哪些新的数据/目标项。做图谱其实就是做数据，其实就是对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合（数据定义、数据挖掘、数据清洗、数据评估的过程），使其转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组。KG-to-text的生成将知识图谱和文本连接起来，大

而非侵入式一般依赖于特殊的架构，我们会在后面讨论。DataAgent的能力本质上比较依赖大模型的自然语言转API/SQL/代码的能力，除了对模型进行专门优化及加入提示工程等方式，在2B场景下，也有一些可以通过基于字段和API的优化方案（具体参考与指标平台/API的交互），在实际实施过程中，还需要根据实际场景、复杂度和可靠性做出更综合的评估。数据分析与商业智能(BI)在中大型企业的日常运营中的重要性

相比之下，ReACT方式需要对模型进行更加细致的指导，让通用模型拥有输出规划、函数所需参数的能力，虽然这缓解了对模型本身输出能力的依赖，却增加了对提示工程的依赖，需要针对模型的特性来设计对应的提示模板，生成规划（函数的选择）和函数所需的API，并可能需要提供样例，消耗的上下文Token也相对更多一些。智能体应用的开发逐渐成为了各个大模型应用开发平台所关注的重点，无论是ReACt类型的框架，还是Fu

RAG技术与长期记忆的融合实践 OpenAI近期强化了ChatGPT的记忆功能，通过RAG（检索增强生成）技术结合长期记忆系统，使AI既能调用外部知识库，又能记住用户个性化信息。RAG通过检索外部数据解决大模型"幻觉"问题，而长期记忆则采用向量数据库、结构化插槽和自动总结三种方式存储用户历史对话。当前主流方案是混合架构，如mem0的轻量级框架和MemGPT的类人脑记忆系统。二者

本文介绍了使用LangChain的LLMGraphTransformer从文本构建知识图谱的方法。通过将电影数据集转换为文本文档，利用语言模型自动提取实体和关系，生成图结构文档并导入Neo4j数据库。文章详细说明了LLMGraphTransformer的参数配置、数据处理流程和异步转换过程，并展示了生成的节点和关系示例。最后演示了如何通过GraphCypherQAChain实现文本到Cypher查

文章探讨了大语言模型（AI）如何重新定义人类认知和语言边界，借助维特根斯坦的哲学理论进行分析。维特根斯坦早期认为语言是现实的映射，而后期则强调语言的意义在于其使用。AI的发展突破了传统符号主义的限制，通过统计学习和神经网络，AI不仅能够识别语言结构，还能生成新的语义关联，模拟“语言游戏”。然而，AI缺乏人类的具身经验，限制了其在处理感官和情感语言时的表现。随着多模态技术的发展，AI正在融合视觉、听

MCP协议是Anthropic推出的标准化协议，用于规范大型语言模型与外部数据源及工具的交互方式。该协议采用客户端-服务器架构，包含主机、客户端和服务器三个核心组件，支持工具调用、数据访问和提示模板等功能。通过Python SDK可实现项目初始化、服务器部署等操作，使AI模型能够执行复杂任务如数据写入Elasticsearch索引等。MCP协议的推出将推动AI从封闭系统向开放智能代理发展，有望构建