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RAG系统优化技巧:提升搜索结果质量和生成相关性
了解如何通过优化RAG系统来提升搜索结果质量和生成相关性,包括利用LLM技术和知识图谱,解决幻觉和准确性问题,以及索引、检索和生成过程中的优化技巧。- 859
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AI革命:知识图谱的现状与挑战
本文讨论了知识图谱在AI革命中的现状和挑战,包括搜索技术、社交模式和大模型的应用,以及知识图谱与大模型Embedding能力的比较。了解AI革命中知识图谱的关键领域和挑战,探讨其在搜索和社交领域的应用。- 701
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图检索增强生成(Graph RAG)- 传统向量搜索方法的有力补充
了解图检索增强生成(Graph RAG)如何成为传统向量搜索方法的有力补充,通过图数据库结构化特性提升检索信息深度和上下文关联性。本文涵盖知识图谱构建、Neo4j使用以及图检索的实践内容。- 760
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大语言模型与知识图谱:新阶段的人工智能研究
近年来,大语言模型技术的突飞猛进开启了人工智能研究的新阶段,为知识图谱技术带来了新的机遇与挑战。本文聚焦于大语言模型与知识图谱的对比和相互作用,从不同角度分析二者的关系,为人工智能研究提供了新思路和发展方向。- 566
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ChatGPT:生成式人工智能与大型语言模型的挑战与解决方法
本文探讨了ChatGPT面临的挑战以及三种新方法解决问题的方式,包括矢量搜索技术、检索增强生成和知识图谱的应用。通过深度检索和上下文融合,这些方法旨在提升生成式人工智能的可靠性和准确性。- 438
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使用LLM转换非结构化文本的四种方法及比较
本文介绍了使用LLM转换非结构化文本的四种方法,比较它们在不同场景中的应用。同时讨论了使用LLM预训练本体来创建图谱结构的方法,并对SCHEMA.ORG进行了比较。详细探讨了在创建新属性时的问题和相应的输出。- 204
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Microsoft Knowledge Exploration
Microsoft Research的Project Knowledge Exploration是一个能够通过自然语言输入实现对结构化数据进行交互式搜索的API。- 166
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