logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

IDEA快捷键Scala使用快捷键

//idea快捷键Ctrl+v粘贴Ctrl+z回退,或者u回退Ctrl+Shift+F12 关闭工具窗口,最大化编辑界面.Shift+F12 调出默认布局. 每次启动 IDEA 以后, 调整好窗口布局, 尤其是工具窗口布局,然后使用菜单 Window,Store Current Layout as Default, 设为默认布局.Ctrl+E

#idea#scala
知识图谱可视化

人物关系知识图谱一、背景将结构化数据通过关系预处理程序处理为图数据库可以查询的数据,示例是将其中一部分(人物关系数据)可视化表示。二、用到的技术技术点:图数据库Neo4j,d3.js,java,css,spring boot开发工具:IDEA专业版(可找学生账号注册免费使用一年,社区版不支持WEB开发)三、可视化效果(所有可视化效果均带有力布局效果)1.节点与关系均...

人工智能与图数据库技术

增强AI上下文一、什么是人工智能一、上下文对于人工智能的重要性本系列翻译文章原文链接地址【AI and Graph Technology: 4 Ways Graphs Add Context】一、什么是人工智能一、上下文对于人工智能的重要性…待更新...

#neo4j#人工智能#深度学习 +1
GraphRAG深入解析

GraphRAG 建立在微软之前使用图机器学习的研究和工具的基础上。GraphRAG 流程的基本步骤包含索引和查询两部分。此时,我们有一个实体和关系的图、实体的社区层次结构以及 node2vec 嵌入。现在,我们希望基于社区数据并为每个社区生成报告。这让我们可以从多个粒度点对图表有一个高层次的了解。例如,如果社区 A 是顶级社区,我们将获得有关整个图表的报告。如果社区是较低级别的,我们将获得有关本

文章图片
#知识图谱
释放大模型潜力:Model Context Protocol 引领 API 开发新纪元

Model Context Protocol(简称MCP)是由人工智能公司Anthropic提出的一种API开发标准,旨在实现AI助手与数据源的无缝连接。MCP的核心价值在于统一数据访问、多功能支持和提升大型语言模型(LLM)的实用性。它允许AI模型从各种数据源(如本地内容存储库、业务工具、开发环境)中提取信息以完成任务,从而生成更相关、更准确的响应。MCP协议的核心是将一般的AI AGENT函数

文章图片
#人工智能#MCP#网络协议
spark-1.6.1 伪分布式 & 全分布式安装

Spark 伪分布式 & 全分布式Spark目前支持多种分布式部署方式:一、Standalone Deploy Mode;二、Amazon EC2 ;三、Apache Mesos;四、Hadoop YARN。第一种方式是单机部署,不需要有依赖的资源管理器,其它三种都需要将spark部署到对应的资源管理器上。除了部署的多种方式之外,较新版本的Spark支持多种hadoop平台,

#spark#分布式
图数据可视化分析组件

关联数据可视化分析组件一、Neo4j Browser – 开源二、Neo4j Bloom - 收费三、GraphXR - 收费四、yFiles - 收费五、Linkurious Enterprise - 收费六、其它可视化项目七、开源JS库图数据库可视化分析组件介绍一、Neo4j Browser – 开源Neo4j和ONgDB自带的可视化分析浏览器二、Neo4j Bloom - 收费三、Graph

#数据可视化#数据库
向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索

Elasticsearch在7.x的版本中支持向量检索。在向量函数的计算过程中,会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此,查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。出于这个原因,建议使用查询参数来限制匹配文档的数量(类似二次查找的逻辑,先使用检索到相关文档,然后使用向量函数计算文档相关度)。访问的推荐方法是通过cosinessimilarity, dotProduct, 1norm或l2norm函数。

文章图片
#elasticsearch#大数据#语言模型
使用Graphene构建知识图谱本体模型

图片展示了一个知识图谱本体模型设计案例,灰色虚线分隔了该知识图谱的概念层和实体层,黄色节点部分表示概念层,淡蓝色部分表示实体层。是一个可视化WEB端工具,可以用来做知识图谱本体模型设计、图数据建模、图结构设计等工作!表示概念层节点之间的连接,灰色虚线表示概念内分层关系,深棕色虚线表示概念间连接。表示实体层与概念层的连接,使用点虚线连接;表示实体层节点之间的关系,使用实线连接;使用Graphene构

文章图片
#知识图谱#人工智能
向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索

Elasticsearch在7.x的版本中支持向量检索。在向量函数的计算过程中,会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此,查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。出于这个原因,建议使用查询参数来限制匹配文档的数量(类似二次查找的逻辑,先使用检索到相关文档,然后使用向量函数计算文档相关度)。访问的推荐方法是通过cosinessimilarity, dotProduct, 1norm或l2norm函数。

文章图片
#elasticsearch#大数据#语言模型
    共 31 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 请选择