在维基百科的官方词条中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。在具体介绍知识图谱的定义，我们先来看下知识类型的定义：知识图谱中包含三种节点：实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某

RAG（检索增强生成）技术融合了信息检索与文本生成，通过动态检索外部知识库解决大模型的"幻觉"问题。其核心流程包括检索相关文档、将结果作为上下文输入、生成最终答案。文章详细介绍了RAG的知识库构建方法（文本分块与向量化）和知识图谱应用（实体关系抽取与图谱索引），并提供了Prompt+RAG的实战策略，如多路召回技术和结构化输入设计。为帮助读者深入理解，文章还分享了大模型学习路线

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份。等, 😝有需要的小伙伴，可以。（安全链接，放心点击）谁的饭碗又将不保了？掌握AI工具的技术人。

我曾经尝试过构建知识图谱，但没有成功。对企业或团队而言，构建知识图谱的好处远远不值付出的巨大努力。不过，那时 LLM 还没有出现。当我得知 LLM 可以从纯文本中提取图谱信息，并将其存储到像 Neo4J 这样的数据库时，我非常震惊。但这些实验性的功能仍然不够完善。我认为它们目前还不适合直接用于生产环境，至少需要进行一些调整和优化。在这篇文章中，我介绍了两种帮助我提升知识图谱构建质量的技术。希望对你

现在是使用大语言模型 (LLMs) 构建产品的激动人心的时刻。在过去的一年中，LLMs 的表现已经“足够好”可以应用于现实世界。LLMs 改进的速度，加上社交媒体上的大量演示，将推动预计到 2025 年 AI 投资达到 2000 亿美元。LLMs 的广泛可用性，让每个人，而不仅仅是机器学习工程师和科学家，都能在他们的产品中构建智能。虽然构建 AI 产品的门槛已经降低，但要创建那些不仅仅是演示效果好

随着人工智能技术的不断发展，知识图谱与大模型（Large Language Model, LLM）的结合在垂直行业中的应用正逐渐成为趋势。在电力行业这一复杂、多样的领域，智能客服系统正在借助知识图谱与大模型的力量，为用户提供更精准、更高效的服务。这篇文章将从实践出发，深入探讨如何通过技术架构优化和实际场景应用，实现智能客服系统的全面升级。

GraphRAG：结合知识图谱的检索增强生成技术 针对传统RAG在关系推理、数值处理和全局理解上的不足，GraphRAG引入知识图谱技术，通过构建结构化知识关系网络提升检索能力。微软2024年开源方案显示，GraphRAG利用LLM将非结构化数据转化为知识图谱，支持图查询和深度推理，在库存预测等场景中结合上下文逻辑关系，显著改善回答准确性。相比传统RAG的片段式检索，GraphRAG能捕捉隐性关联

2022年末，聊天程序ChatGPT的上线，在短短5天被注册用户就破百万。ChatGPT的爆火，在一夜之间，带领人类穿越到了真正的人工智能时代。本文会从ChatGPT作为切入点，在介绍其底层的GPT模型诞生史后，再深入浅出地讲解大语言模型（LLM）及工作原理。在整篇文章中，从点到面到又介绍了自然语言处理（NLP）、深度学习、Transformer模型等，让你对LLM和AI领域有更加清晰透彻的理解。

大语言模型（LLM）在处理复杂推理任务时，往往难以一次性生成准确的答案。虽然如Self-consistency（自一致性）和Best-of-N（N选一）等在一定程度上提高了模型的推理性能，但它们依赖于候选回答的质量，且在所有候选回答都错误时无法生成正确答案。基于此，本文介绍《CoT-based Synthesizer: Enhancing LLM Performance through Answe

生成式人工智能（Generative AI，一般简称为Gen AI）”是一种人工智能技术，专注于创造或生成新的内容，例如图像、文本或音乐。这些内容不是直接复制或派生自现有的示例，而是由计算机自己创造的。生成式AI的一个重要应用是生成文本，比如自动写作、诗歌创作或对话生成。“大型语言模型（Large Language Models，LLMs）”是一类生成式AI，它们通过深度学习算法在大量自然语言数据