我在 编程导航 上看到了这个最近大火的 AI 画图神器，完全免费开源，短短几天就涨了 6k star，值得收藏！

前言 项目目前为止推进到了第五步，也就离我们最终目标自动化实现知识图谱生产不远了。承接上一章的内容，我们本章内容需要联通Python操作Neo4j达到全流程贯通，目前已经有比较成熟的做法，而且我们上篇

前言 让我们来整理之前我们两章的内容思绪，第一章我们了解了知识图谱的基本概念和需要构建的步骤架构，第二章我们明确了要采用知识抽取的技术栈。目前再来回溯最初的架构图： 目前我们最主要的还是构建一个小型知

前言 系列文章的上一篇我们已经进行了UIE抽取，非结构化知识抽取整理，转化。但是目前仅在于通过分词提取实体、属性、关系，还没有通过大模型来进一步高效率高精准度来提取这些关键字段，因此后续我们都整个流程

前言 根据系列上篇文章，我们已经了解了知识图谱的基本概念，以及现在知识图谱发展状况，与前沿AI结合方向。现在就差真正实践构建知识图谱这临门一脚，基本上就会对知识图谱这一产品有更加清晰的认识。那么工欲善

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情。 知识图谱基础 本文从一个例子出发娓娓道来阐述了知识图谱的来源、结构，值得一学，参考链接： https://

作为一个新手，我深知初学者的痛点。所以这篇文章，我会用最直白的语言，带你从零开始，一步步搞懂Token到底是什么，为什么它如此重要。

朋友们，欢迎回到我的大模型学习之旅！在上一篇文章中，我们一起攻克了Token这个概念，知道了它是大模型处理文本的基本单位。今天，我们要继续深入，探索一个更加神奇的概念——Embedding（嵌入）。

本文主要介绍LangChain的简介、核心定位、核心组件、典型应用场景、常见基础API详解和推荐资料。