本文介绍了LightRAG系统的本地部署方法及知识图谱构建应用。部署过程包括：1)源码安装LightRAG Core和Server；2)配置WebUI和API接口。在中医药知识图谱构建案例中，系统成功提取了淡竹叶、莲子等药材实体及其功效、应用等关系，并通过四种查询模式（naive/local/global/hybrid）验证了检索效果。知识图谱构建采用了标准化的实体关系提取指令，确保输出格式规范统

本文介绍了LightRAG系统的本地部署方法及知识图谱构建应用。部署过程包括：1)源码安装LightRAG Core和Server；2)配置WebUI和API接口。在中医药知识图谱构建案例中，系统成功提取了淡竹叶、莲子等药材实体及其功效、应用等关系，并通过四种查询模式（naive/local/global/hybrid）验证了检索效果。知识图谱构建采用了标准化的实体关系提取指令，确保输出格式规范统

腾讯开源《Youtu-GraphRAG》提出了一种垂直统一的智能体范式，通过图谱schema将知识组织与检索深度整合。该框架包含schema引导的智能体抽取、双感知社区检测构建层级化知识树、智能体检索器实现迭代推理等创新设计。在六个基准测试中，相比现有方法token成本最高降低90.71%，准确率提升16.62%，展现了优异的鲁棒性和跨领域适应能力。研究还构建了匿名数据集以规避LLM知识泄露问题，

2025 年，AI 智能体已从 “概念炒作” 进入 “价值兑现” 阶段，其核心价值在于自主决策与跨系统协作，推动各行业从 “人机协作” 向 “自主自动化” 跃迁。企业级市场聚焦 “可靠、集成、增效”，消费级市场则以 “易用、个性、普惠” 为导向。随着技术成熟与政策完善，智能体将进一步渗透至能源、政务、交通等领域，成为定义智能时代生产力的关键引擎。

2025 年，AI 智能体已从 “概念炒作” 进入 “价值兑现” 阶段，其核心价值在于自主决策与跨系统协作，推动各行业从 “人机协作” 向 “自主自动化” 跃迁。企业级市场聚焦 “可靠、集成、增效”，消费级市场则以 “易用、个性、普惠” 为导向。随着技术成熟与政策完善，智能体将进一步渗透至能源、政务、交通等领域，成为定义智能时代生产力的关键引擎。

本文对比了6款主流AI模型的代码能力特点与优势。字节跳动Doubao-seed-1.6擅长中文理解与轻量化部署；MoonshotAI的Kimi-K2-0905以超长上下文处理见长；阿里Qwen-3-coder专精代码生成与调试；智谱GLM-4.6/4.5分别侧重算法转化与兼容性；深度求索DeepSeek-V3.1强于逻辑推理与底层代码。综合建议：大型项目选Kimi，快速生成选Qwen，算法实现用G

本文对比了6款主流AI模型的代码能力特点与优势。字节跳动Doubao-seed-1.6擅长中文理解与轻量化部署；MoonshotAI的Kimi-K2-0905以超长上下文处理见长；阿里Qwen-3-coder专精代码生成与调试；智谱GLM-4.6/4.5分别侧重算法转化与兼容性；深度求索DeepSeek-V3.1强于逻辑推理与底层代码。综合建议：大型项目选Kimi，快速生成选Qwen，算法实现用G

AI+RAG技术助力智能电网故障诊断效率大幅提升，从传统2小时缩短至15分钟。国网泉州供电公司通过融合DeepSeekV3大模型与自研行业模型，构建三层诊断体系，结合10TB级知识库和图卷积网络检索，实现精准故障定位。无人机巡检准确率达90%，调度决策响应时间降至60秒，现场运维效率提升3倍。技术突破同时面临数据壁垒、模型幻觉等挑战，国网通过CRAG纠错机制和"1+N"团队协作

AI+RAG技术助力智能电网故障诊断效率大幅提升，从传统2小时缩短至15分钟。国网泉州供电公司通过融合DeepSeekV3大模型与自研行业模型，构建三层诊断体系，结合10TB级知识库和图卷积网络检索，实现精准故障定位。无人机巡检准确率达90%，调度决策响应时间降至60秒，现场运维效率提升3倍。技术突破同时面临数据壁垒、模型幻觉等挑战，国网通过CRAG纠错机制和"1+N"团队协作

最近，快速发展的增强检索生成（RAG）[1, 2, 3, 4, 5] 技术在赋予大语言模型（LLMs）获取领域特定知识的能力方面发挥了重要作用。这是通过利用外部检索系统实现的，从而显著减少了答案幻觉的发生，并使在特定领域构建应用成为可能。为了提升 RAG 系统在多跳和跨段落任务中的性能，具有强大推理能力的知识图谱被引入到 RAG 技术框架中，包括 GraphRAG[6]、DALK[7]、SUGRE