目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，研究知识图谱的构建流程与技术细节。

近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。到目前为止，OwnThink 项目开放了对话机器人、知识图谱、语义...

开发准备 开源的vue知识图谱展示组件：relation-graph，很好用，重点免费 配置说明 http://relation-graph.com/#/docs 如何使用 1，首先，使用npm或者c

引言：为什么需要突破传统RAG？  在大模型应用落地的浪潮中，检索增强生成（RAG）技术通过连接外部知识库，有效缓解了模型的幻觉问题。然而，当面对复杂关系推理、多文档关联分析等场景时，传统RAG的局限

最强王炸组合来了！在代码的深海与数学的星空之间，国产自研旗舰DeepSeek-R1正以‌千亿级参数‌为舟，‌强大的推理和理解能力‌为帆，破浪前行。

本文特邀同济大学特聘研究员、博导、腾讯云 TVP 王昊奋深度解析大模型落地过程中 RAG 技术的范式转变，以及推理能力与检索增强生成深度融合带来的新可能性。

在文档解析领域，传统方法要么依赖复杂多工具流水线，要么受限于大型多模态模型的低效性。 近日，Yuliang-Liu团队在GitHub上开源了一款轻量级基于LLM的文档解析模型：MonkeyOCR。 它

1. 简单RAG（Simple RAG） 在简单RAG中，大型语言模型（LLM）接收用户查询，在向量存储库中进行相似性搜索或在知识图谱中进行关系搜索，然后基于检索到的信息生成答案。 工作原理： 用户查

微软开源GraphRAG的使用教程-使用自定义数据测试GraphRAG 低成本构建 AI知识图谱及neo4j可视化