赋能AI落地，连接技术与价值——人工智能应用集成开发工程师的使命与成长

知识图谱——知识抽取与知识挖掘（一）一、知识抽取问题1.知识抽取的场景（数据源）2.信息抽取、知识抽取的区别与联系3.知识抽取的基本流程及相关任务4.语义网络（Semantic Network）表示二、面向结构化数据的知识抽取1.直接映射DM2.R2RML三、面向非结构化数据的知识抽取1.实体抽取2.语料标注3.基于规则的方法

一、语义搜索简介二、语义数据搜索三、存储和索引(Semplore，Dataplore的前身)四、排序和索引五、基于结构的分区和查询六、多数据源搜索–以Hermes 为例七、混合语义搜索

知识图谱 ——知识存储与检索

尤其近期发布的大模型各业务场景应用应接不暇，为行业带来新的发展机遇，甚至将重构AI行业。大模型和小模型的融合使用，或者以大模型为底座的小型化微调都是未来发展趋势。为帮助大家掌握大模型调用、大模型微调、大模型开发技术，积极响应科研及工程技术人员的需求，根据人社部发布的《2021-2030专业技术人才知识更新工程》，中国人工智能培训网联合相关单位特举办“人工智能大模型是指拥有超大规模参数（通常在十亿个

同时，模态不平衡与特征冗余问题突出。在模型设计上，当前多数模型缺乏对任务场景的适配性，通用融合模型难以满足矿山、具身机器人等特定场景的需求——矿山环境中低照度、粉尘遮挡等问题，会导致视觉模态失效，而现有模型的模态互补能力不足，一旦出现模态缺失，感知错误率会提升30%以上；然而，尽管相关研究持续推进，多模态感知融合在实际落地中仍面临诸多瓶颈，这些瓶颈贯穿数据处理、特征融合、模型设计到工程部署的全流程

具身智能构建统一跨模态表示空间的方法

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