用户与角色是多对多的关系， 一个角色可以被赋予给多个用户，一个用户也可以拥有多个角色； 查询不拥有某角色的所有用户， 如果用leftjoin查询，会造成重复的记录： 举例错误的做法： select...`create_time` desc limit 38; 这个查询虽然用到了（or `system_user_role`.`role_id` is null ）防止结果缺失，但会有重复的记录出现！...如果一个用户， 被赋予了角色（id为6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804） 该用户又被赋予了另一个角色（id为其他值） 那么这个查询中会查出该用户， 违背了我们的需求...system_user_role.user_id and system_user_role.role_id = '6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804' ); 这个做法用到了not exists子查询...注意：这样的子查询是可以设置与父查询的关联条件的（where system_user.id = system_user_role.user_id） 这种查询比（not in）查询要快的多！
SAP BASIS如何查询指定的用户在SAP系统上做了哪些操作？...执行事务代码STAD, 进入如下界面， 输入用户ID和Client,回车，得到如下结果： 这个列表里显示某个时间，哪个事务代码被执行了，每个事务代码的Response time/Time in WPS...不过STAD有一个限制是最多可查询一天内的数据，更早些时候的记录是查不到的。 -完- 写于2022-4-12
在本文中将详细介绍 Nebula Graph 的用户管理和权限管理。...当用户通过 Client API 连接 Query Engine 时，Query Engine 会通过 Meta Client 查询 Meta Engine 的用户数据，并判断连接账户是否存在，以及密码是否正确...当用户通过 Client API 发送操作指令后，Query Engine 首先对此指令做语法解析，识别操作类型，通过操作类型、用户角色等信息进行权限判断，如果权限无效，则直接在 Query Engine...在整个权限检查的过程中，Nebula Graph 对 Meta data 进行了缓存，将在以下章节中介绍。...另外，Nebula Graph 还提供了一系列高级命令用于全局管理 Cluster，Cluster 的操作命令和 Space 的操作命令将在下文中详细描述。
这种场景在金融风控、法律咨询等专业领域同样常见——知识碎片化、推理链条断裂、答案可解释性缺失，构成了当前知识增强技术的三大痛点。 本文将揭示从传统向量检索到思维链推理的技术跃迁。...2.2 方案对比矩阵 维度 向量检索 知识图谱 DeepSeek增强模式 响应速度 ＜200ms 500ms-2s 300-800ms 推理深度 单跳检索 多跳查询 动态推理链 数据需求 无结构文本...3、多跳推理链生成 `_build_chain` 功能：从初始节点出发，在知识图谱中进行最多3跳的推理。 关键步骤： 获取当前节点的关联关系 relations。...五、边界条件：理性认识技术局限 5.1 适用场景 需要多步推理的复杂查询 动态变化的领域知识 带上下文的交互式场景 5.2 慎用场景 # 不推荐使用的情况 if any([ query_type...未来，我将探索如何在更多领域延伸： 法律领域：合同审查场景中，系统能自动关联相关法条、司法解释和判例，生成风险分析链。 金融投研：通过串联宏观经济数据、行业动态和公司财报，构建投资逻辑推理树。
编排 (Orchestration) Eino提供了两种编排API：Chain和Graph。 Chain：简单的链式有向图，只能向前推进。适合简单的数据流处理。...请仅使用提供的上下文来回答问题，如果上下文中不包含答案，请说"我不知道"。...提示构建：将检索到的文档与用户查询结合成提示 生成：使用DeepSeek模型基于提示生成回答 进阶功能 多查询检索 Eino提供了多查询检索(MultiQueryRetriever)功能，可以使用LLM...// 最大查询数量 MaxQueriesNum: 3, }) // 使用多查询检索 docs, err := multiRetriever.Retrieve(ctx, "Eino框架如何构建RAG..., }) // 处理用户问题 response, err := reactAgent.Run(ctx, "北京明天的天气如何？")
在 RAG 应用程序中，您可以将结构化的图形数据与通过非结构化的文本进行向量搜索相结合，以实现两全其美。这就是我们将在这篇博文中演示的内容。 知识图谱很棒，但如何创造一个呢？...为了简化这个过程，我们一直在尝试大语言模型。借助对语言和上下文的深刻理解，大语言模型可以自动化知识图谱创建过程的重要部分。...作为这些实验的结果，我们在 LangChain 中添加了第一个版本的图构建模块，我们将在这篇博文中进行演示。 该代码可在GitHub上获取。 Neo4j环境设置 您需要设置一个 Neo4j 实例。...请按照本文中的示例进行操作。最简单的方法是在 Neo4j Aura上启动一个免费实例，它提供 Neo4j 数据库的云实例。...然后使用重写的查询来检索相关上下文并回答问题。
我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都有超多内容更新。...整体流程如下： 用户提问 LangGraph 调度：先使用 Qdrant BQ 索引进行快速候选检索 提取候选文档后，加载原始浮点向量做精确重评分 将检索到的上下文与用户问题拼接，调用 DeepSeek-R1...核心价值： 速度：二进制检索在 RAM 内完成，毫秒级响应。 内存：向量数据压缩 32×，原地释放大量 RAM。 准确度：后端重评分弥补了量化带来的信息丢失。...graph_builder.compile() # 执行示例 response = graph.invoke({"question": "如何快速进入工作状态？"})...30 ms ≈5× 内存占用：从 6 GB 降至 187.5 MB，释放 5.8 GB RAM 查询速度：纯 BQ 检索耗时约 30 ms，整体 RAG 端到端耗时 ≈200 ms 适用场景与注意事项
文中我还会插入一些针对该知识点更详细的技术文档，自行领取，以便帮助大家更好的学习。...随着大语言模型（LLM）在生成式AI产业中广泛应用，如何高效、经济地部署和推理这些庞大的模型，成为每一位开发者和企业面临的核心挑战。...尤其是在构建真实的在线AI应用时，性能瓶颈、资源浪费、高昂费用等问题层出不穷。今天，我要分享一个开源项目——vLLM，正是为了破解这一难题而生。...如系统提示词）零碎片化：Block池动态分配，显存利用率达99.8%按需加载：仅活跃块保留在GPU显存中✅ 实测效果： 70B模型推理显存下降4.2倍，单卡可同时处理192个对话上下文...效果：知识问答响应时间从1.2s → 0.4sps：提到RAG优化，这里再给粉丝朋友提供一份关于RAG检索增强的技术文档，方便各位实践，自行领取《检索增强生成（RAG）》案例2：多模态推理流水线用户图片
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。...此文在 Twitter 和 LinkedIn 上获得了广泛认可。在得到 Wenqi 的同意后，我们为大家提供了中文翻译，期望为大家在 Graph + LLM 方法的探索和实践中提供更多的洞见和参考。...由于 Wenqi Glantz 全家都是 Philadelphia Phillies（费城费城人棒球队，下文仅做英文展示）的铁杆粉丝，因此，在本文中她将会使用知识图谱，确切点是图数据库 NebulaGraph...当设置 explore_global_knowledge=True时，查询引擎不会将其搜索限制在本地上下文（即，一个节点的直接邻居），而是会考虑知识图谱的更广泛的全局上下文。...当你想检索与查询不直接相关，但在该知识图谱的更大上下文中有关的信息时，这可能很有用。
此 SDK 允许用户高效地创建、管理和查询范围明确的知识图谱，使企业能够以他们关心的方式组织和使用他们的数据。 使用 WhyHow SDK，用户可以根据预定义的模式构建知识图谱。...在此上下文中的模式通过指定相关实体（节点）的类型、链接这些实体的关系类型（边）以及这些关系应遵循的模式来定义知识图谱的结构。...这可以包括从文学分析中的人物和对象到商业应用中的产品和用户交互的任何内容。模式确保构建的图谱与定义的上下文保持一致性和相关性，使其成为从复杂文档中提取有意义见解的强大工具。...在我们的用例中，假设我们想要了解 Apple 的战略决策如何影响其在一系列季度中不同地理区域的财务指标，以及这些指标如何影响产品开发策略。...是否针对广度或深度进行优化取决于具体业务场景或执行查询的用户角色，并且可以根据具体业务场景或执行查询的用户角色进行定制。
使用 .NET、Win32 API 甚至原生 Windows API 来处理与 WMI、MS-DRSR (DRSUAPI)、MS-SCMR 等协议的交互，可以省去这方面的麻烦。...与 类似runas.exe，Mimikatz 在域用户的上下文中生成一个新进程，但不是提供明文密码，而是提供了 NT 哈希。...默认域管理员帐户及其 NT 哈希用于在必要的用户上下文中创建新进程以执行 DCSync。执行 SharpKatz 并利用 MS-DRSR 进行特定用户的 DCSync。...image.png Mimikatz 的 Pass-The-Hash (PTH) 功能用于在域用户上下文中创建进程。...带有 Rubeus 的 Kerberos 在此示例中，我们将使用不同的域用户在 SOCKS 隧道另一侧的目标域的经过身份验证的用户的上下文中生成进程。
电商平台：如果企业在电商平台上销售商品，平台会提供丰富的数据，如商品的评价、用户的浏览记录、搜索关键词等。社交媒体：社交媒体上用户对商品的讨论、分享、评价等内容，能够反映出商品的口碑和市场趋势。...graph.run(query)：执行Cypher查询，查找与用户感兴趣的商品属于同一类别的其他商品。print(record[0])：输出推荐的商品名称。...4.2 智能搜索知识图谱可以用于智能搜索，根据用户的查询意图返回相关的商品信息。...", "password"))# 定义用户查询query = "Apple products"# 执行查询result = graph.run(f"MATCH (p:product)-[:belongs_to...未来，随着技术的不断发展，DeepSeek在知识图谱构建方面的应用将更加广泛和深入。可以进一步探索如何利用DeepSeek的强大能力，提高实体识别和关系抽取的准确性，优化知识图谱的构建和应用。
的不同类型和区别，希望大家能够从文中受益。...RAG系统有两个最主要的组成部分： 检索（Retrieval）：查询外部数据源，例如知识库、向量数据库或者网页搜索API。常见的检索方法有全文检索、向量检索、图检索等。...Graph RAG 利用图检索能力，让 RAG 增强 multi-hop 检索和丰富上下文。...在检索阶段，使用域内知识对 embedding 进行 fine-tune，或使用 llm-based embedding 模型，生成对上下文理解更准确的语义向量。...数据多元化：Graph RAG 让 RAG 有了图检索的能力，但是如何将普通文本、图数据，以及其他类型的数据比如代码、图片等等多元化的数据，兼容到一个统一的 RAG 系统里进行索引、检索、排序，未来复杂
OrientDB Nebula Graph不论是在导入还是在查询性能上都表现优异。...成功率接近 5 个 9，而且响应时间比较稳定，平均 18.81ms，p95 38ms，p99 也才115.6ms，符合需求。...5.2、内容标签 [OPPO 图数据库平台建设及业务落地] 在一些推荐场景中，需要理解视频、音频或文本的内容，给其打上和内容相关的标签。例如在短视频推荐中，理解视频的内容有利于对用户进行精准推荐。...5.3、数据血源 [OPPO 图数据库平台建设及业务落地] 在数仓中，经常需要运行各种 ETL Job，数据表和任务非常多，如何直观的观察数据表上下游与任务之间的关系变成一个亟需解决的问题。...使用关系型数据库处理多层级的关联查询非常麻烦，不仅开发工作量大，而且查询性能极慢。而使用图数据库，不仅大大减少了开发工作量，而且能够快速的查出表的上下游关系，便于直观观察数据的血缘关系。
题目部分 【DB笔试面试816】在Oracle中，如何让普通用户可以对DBA_SOURCE视图进行闪回查询？...可以通过对该视图进行闪回查询而获取过去某个时间点的数据库中包、存储过程或函数等对象的内容。...普通用户对DBA_SOURCE视图进行闪回查询会报错：“ORA-01031: insufficient privileges”，如下所示： LHR10@orclasm > select * from...解决办法是对用户执行赋权：“GRANT SELECT,FLASHBACK ON DBA_SOURCE TO LHR10;”或“GRANT DBA,SELECT_CATALOG_ROLE TO LHR10...本质上执行闪回查询的用户需要有相关对象的FLASHBACK的权限，而角色SELECT_CATALOG_ROLE中含有对视图DBA_SOURCE的FLASHBACK的权限。
摘要：在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升，在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下，业务性能提升至少...举个例子，查询一层关联关系年龄大于 50 岁的用户，如果一层关联有 1,000 人，年龄大于 50 岁的只有 2 个人。...的内存做过滤，最后返回给客户端满足条件的 2 个用户。...我们再来看下业务场景下的耗时情况，之前业务场景中查询耗时需要 2~3s 情况的在 Nebula Graph 这边 100ms 左右返回了，之前需要 10~20s 情况的业务场景现在也基本在 2s 就能返回...之前在查询 JanusGraph 的 Gremlin 语句上加各种 limit 限制都没能很好的解决这个问题，在 Nebula Graph 有了这个 max_edge_returned_per_vertex
在本文中，我将展示如何使用DfaGraphWriter服务在ASP.NET Core 3.0应用程序中可视化你的终结点路由。.../ 在本文中，我仅展示如何创建图形的“默认”样式。...这样，您就可以在应用程序的DI上下文中运行代码，而无需通过单元测试。...这意味着在请求的上下文中（例如从MVC控制器或Razor Page生成）图很容易，并且与您到目前为止所看到的方法相同。 如果您要尝试在应用程序生命周期的早期生成图形，则必须小心。...无论使用哪种方法，都只能生成本文中显示的“默认”终结点图。这隐藏了很多真正有用的信息，例如哪些节点生成了终结点。在下一篇文章中，我将展示如何创建自定义图形编写器，以便您可以生成自己的图形。
这种结构化的表示允许 GraphRAG 理解句子中的语义关系和上下文，而不是仅仅将其视为一个单词包。当用户问一个与2型糖尿病相关的问题时，比如“2型糖尿病的并发症是什么?”...在用户查询时，系统先进行局部检索匹配高级主题，再进行全局检索获取详细信息，最后由 LLM 生成准确相关的响应。...3.3 检索增强生成 用户查询: 用户向系统提出一个问题或查询，例如“可再生能源的最新发展是什么?” 局部检索: 首先将查询与社区摘要进行匹配，以查找最相关的高级主题。...其中，GraphRAG 中的局部搜索是指从特定实体或文本块的局部上下文中检索和使用信息。这涉及到使用知识图谱结构来查找直接连接到当前查询或上下文的相关实体、关系和文本单元。...在GraphRAG中，结构化的知识表示使系统能够理解不同信息片段之间的语义上下文和关系，从而轻松处理复杂的多主题查询。
本节描述了JanusGraph的事务语义和API。 1 Transaction 处理 JanusGraph中的每个图形操作都发生在事务的上下文中。...所有后续操作都在同一事务的上下文中进行，直到事务显式停止或图形数据库关闭为止。如果在close()调用时事务仍处于打开状态，那么未完成事务的行为在技术上是未定义的。...请注意，读取和写入操作都发生在事务的上下文中。 2 Transactional 范围 所有图形元素（vertices, edges, types）都与检索或创建它们的事务范围相关联。...该用户名可能仍然在事务开始时可用，但是在提交事务时，另一个用户可能同时注册了“juno”，并且该事务保持对用户名的锁定，从而导致另一个事务失败。...因此，在一个工作单元（例如代码片段，查询等）之后终止事务是很重要的。
它充当内存，存储代理在交互过程中做出决策和做出适当响应所需的上下文和信息。 节点： 节点是 LangGraph 中计算的基本单元。每个节点执行特定任务，例如处理用户输入或生成响应。...例如，您可以创建一个客户支持代理，该代理使用 OpenAI 的 GPT-3.5-Turbo 模型处理用户查询并提供响应。代理的状态跟踪对话上下文，而节点执行生成响应所需的计算。...边控制对话的流程，确保代理对用户输入做出适当的响应。 本教程将指导您使用 LangGraph 构建 AI 代理，并提供分步代码片段。 设置环境 在开始之前，请确保您已安装所需的软件包。...借助 LangGraph，开发人员可以构建更智能、上下文感知的 AI 系统，提供卓越的用户交互和解决方案。 AI 革命并非遥远的未来；它正在发生。...阅读我们的博客以 了解如何。
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