
最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为
最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为知识图谱(KGs)已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识,但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式,这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。
知识图谱(KGs)已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识,但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式,这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。
知识图谱虽然功能强大,但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险,包括技术问题,比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍,以及偏见和隐私等道德问题。
在数字化时代,视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而,传统的检索增强型生成(RAG)方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面,传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据;另一方面,现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程,难以有效激活模型的推理能力。
你好研究僧,听说刚刚中了顶会,却还在愁怎么做Poster(学术海报)?
您是否遇到过这样的困扰:明明搭建了完善的RAG系统,但Agent总是回答过时的信息,或者面对历史偏好变化时一脸茫然?
作为一家在银行技术领域拥有超过 30 年行业经验的领军供应商,我们拥有丰富且极具创新性的代码库,并通过战略性收购不断扩大业务。
在刚刚结束的 Google I/O 开发者大会中,Google 宣布上线由 Gemini 驱动的高级 AI 搜索模式 AI Mode,可以应对复杂问题,支持追问。与之前的 AI Overviews 对 AI 搜索的浅尝辄止不同,Google 终于不再死抱着“关键词+链接列表”,开始拥抱“自然语言交互+结构化答案”的“新”范式了。
大家好,我是袋鼠帝 一直以来,分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含:Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow。大家好,我是袋鼠帝 一直以来,分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含:Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow
全面拥抱AI之后,OceanBase首次详解了他们的战略。
该工作由南洋理工大学陶大程教授团队与武汉大学罗勇教授、杜博教授团队等合作完成。