RAG（检索增强生成）通过向量检索为大模型补充外部知识，但在实体关系、多跳推理等问题上往往力不从心。知识图谱以节点和边描述实体关联，能提供精确的结构化事实。将两者结合，在工作流中引入图谱查询，可显著提升关系类问答的准确性。本文基于dify社区版和neo4j数据库，完整搭建一套知识图谱增强的RAG Demo：从环境部署、CSV数据导入、Cypher查询验证，到在dify工作流中封装API工具和设计路

给大家整理了一些有关【Hive】的项目学习资料（附讲解～～）：https://edu.51cto.com/course/31545.htmlHive 表开启压缩在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛使用的工具，它使得用户能够用类 SQL 的方式查询和管理大数据。为了提高存储效率和查询性能，启用数据压缩是一...

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本文深入解析TinyViT的‘软标签蒸馏’技术，揭示如何让小规模Transformer模型高效吸收大数据精华。通过稀疏软标签蒸馏法，解决了小模型训练中的容量瓶颈问题，显著提升模型性能，同时降低计算资源消耗。文章详细介绍了工程实现细节、架构微调技巧及实战部署方案，为边缘计算和移动端AI应用提供了高效解决方案。