微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。需要 Python 3.10-3.12 环境。安装完整后，需要创建一个文件夹，用来存储你的知识数据，目前 GraphRAG 只

就在前两周，李宏毅深度学习教程手册终于更新了！这份手册是根据李宏毅老师上课课程编写和优化而来的，分为了19个章节、327页，包含了深度学习基础、自注意力机制、Transformer、神经网络等等，甚至连最新的ChatGPT、大模型都有讲解，内容的非常的全面，即使新手也能轻松入门！为了降低学习的难度，教程还提供了非常多的可视化图例、公式手推和对重点、难点进行讲解，让大家看完即学会！强烈推荐给大家。下

本文带领大家深入了解了GraphRAG技术，这是一种融合知识图谱来强化RAG应用的创新手段。GraphRAG特别擅长处理那些需要跨信息片段进行多步骤推理和全面回答问题的复杂任务。结合Milvus向量数据库后，GraphRAG能够高效地在庞大的数据集中探索复杂的语义联系，从而得出更精准、更深刻的分析结果。这种强强联合的解决方案，使GraphRAG成为众多实际通用人工智能（GenAI）应用中的得力助手

今天我们来看一下如何用 Dify 和 Notion 打造一个轻量级金融数据库，首先我从服务器的MySQL数据库向Notion同步了今天的量化策略选股结果数据。同步后的Notion表格数据如下所示：下面我们来看一下如何将Notion表格数据同步到dify知识库。首先打开dify主页，点击创建知识库。在创建知识库页面，选择同步自Notion内容，并绑定Notion空间，选择你要同步的Notion表格数

近年来，随着医疗数据的爆炸性增长和深度学习技术的飞速发展，多模态人工智能（AI）在医学领域的应用日益受到关注。本文系统地回顾了2018年至2024年间发表的432篇关于基于深度学习的医学多模态人工智能应用的文献。文章深入探讨了多模态人工智能在医学领域的应用现状、架构方法、融合策略以及常见应用领域，并对该领域的技术和实践挑战进行了批判性评估。文章首先介绍了医疗保健领域的快速变化，这一变化受到数据驱动

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据治理在AI领域的重要性日益凸显。AI系统的训练和推理依赖于大量高质量数据，这就要求我们必须对数据进行有效的管理和控制，以确保AI应用的准确性、可靠性和安全性。本文探讨面向AI的数据治理的主要步骤和内容。面向人工智能的数据治理的主要步骤面向人工智能的数据治理的主要内容。

检索增强生成（RAG）是一种先进的技术，结合了基于检索的模型和生成模型，以提高生成响应的质量和相关性。它特别适用于问答等应用，其中系统需要提供详细且上下文准确的答案。

RAG检索增强生成是为了解决大模型知识不足的问题大模型主要面临三个问题：垂直领域内的知识不足‍‍‍‍‍大模型知识有时间限制‍大模型幻觉问题第一个问题产生的原因是因为，没有经过垂直领域数据训练的大模型普遍表现不好；其次是目前的大模型采用的是预训练模式，也就是说需要先收集训练数据进行训练，但只能收集之前的数据，不能收集当前和以后的数据；最后就是大模型幻觉问题，幻觉问题产生的原因就是知识不足，导致在一些

生成式人工智能技术的快速发展，不但可以为师生提供智能化实用工具，更在深层次上推动了教育理念的转型。2024年世界教育数字上，联合国教科文组织大会主席米库列斯库在致辞中指出：“充分利用生成式人工智能等新技术，促进教育变革。因此，为了解生成式人工智能在教育领域的探索与应用情况，本文精选了生成式人工智能教育应用相关的研究报告**，涉及行业发展、应用指导、案例总结等多种类型，以期为相关从业者提供参考。

本文从感知和通信两个角度，展示了大型 GenAI 模型在无线网络的设计、配置和操作中的潜在应用；概述了无线网络在使机器利用大型 GenAI 模型进行通信方面的作用。此外，本文为通过大型 GenAI 模型开发 AGI 驱动的无线网络奠定了基础，为实现自进化网络铺平了道路。