一、什么是数据结构 1、数据结构的定义 数据：从计算机的角度来看，数据是所有能被输入到计算机中且能被计算机处理的符号的集合。...数据、数据元素、数据项这三个的关系类似表、元组、属性之间的关系，不过表、元组、属性之间具有确定的关系，而数据、数据元素、数据项之间只有层次关系而没有具体的关系。...（集合中的元素不能重复） 线性结构：线性结构中的节点具有一对一的关系，其特点是开始节点和终端节点都是唯一的，除开始节点和终端节点之外，其余节点有且仅有一个前驱，有且仅有一个后继。...[图示] 3、存储结构类型 顺序存储方法：把逻辑上相邻的节点存储在物理上相邻的存储单元里，节点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。...索引存储方法：该方法通常在存储节点信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是：（关键字，地址），其中关键字唯一标识一个节点，地址则是指向该节点的指针。
看一个例子： 图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。...如果某个指针在节点node最左边且不为null，则其指向节点的所有key小于v(key1)，其中v(key1)为node的第一个key的值。...如果某个指针在节点node最右边且不为null，则其指向节点的所有key大于v(keym)，其中v(keym)为node的最后一个key的值。...如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是keyi和keyi+1且不为null，则其指向节点的所有key小于v(keyi+1)且大于v(keyi)。 图2是一个d=2的B-Tree示意图。...，例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logd((N+1)/2)，检索一个key，其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。
一个节点中的key从左到右非递减排列 ? 所有节点组成树结构 每个指针要么为null，要么指向另外一个节点 每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d ?...所有叶节点具有相同的深度，等于树高h 如果某个指针在节点node最左边且不为null，则其指向节点的所有key小于key1，其中key1为node的第一个key的值 ?...如果某个指针在节点node最右边且不为null，则其指向节点的所有key大于keym，其中keym为node的最后一个key的值 ?...如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是keyi和keyi+1且不为null，则其指向节点的所有key小于keyi+1且大于keyi ?...例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logd((N+1)/2))，检索一个key，其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。
定义：一棵m 阶的B-树，或者为空树，或为满足下列特性的m 叉树： ⑴树中每个结点至多有m 棵子树； ⑵若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树； ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树...； ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据： （n，A0，K1，A1，K2，…，Kn，An） 其中：Ki（i=1,2,…,n）为关键码，且Ki<Ki+1， Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1...2）除根和树叶外，其它结点至少有[m/2]个孩子,因此第三层至少有2*[m/2]个结点,在第四层至少有2*[m/2]2 个结点… 3）那么在第J+1层至少有2*[m/2]J-1个结点,而J+1层的结点为叶子结点...B-树的删除 反之，若在B-树上删除一个关键字，则首先应找到该关键字所在结点，并从中删除之，若该结点为最下层的非终端结点，且其中的关键字数目不少于ceil(m/2)，则删除完成，否则要进行“...、指针对 ；数据文件不按键属性排序 ，且该属性是 B +树 的查找键 ， 叶结点中为数据文件里出现的每个属性K设有一个键 、 指针对 ， 其中指针执行排序键值为 K的 记录中的第一个。
然而，将知识图谱无缝集成到RAG中仍然是一个挑战，特别是在使用Elasticsearch等工具时。尽管Elasticsearch在基于文档的RAG中表现非常有效，但它并不是为基于图的实现而设计的。...当所有文档都集中在相似主题时，检索的精度会降低。上下文窗口的限制: 经典RAG视野狭窄，因为它只能访问LLM上下文窗口中提供的有限内容。...知识图谱可以表达为三元组列表，形式为：(实体1, 关系, 实体2)这些三元组可以高效地存储在各种类型的数据库中（例如Elasticsearch）。...例如，在研究《通过三元组检索进行问题回答的图推理》（Li等，2023）中，作者提出将知识图谱三元组线性化为句子并嵌入以检索最相关的三元组。...否则，我们重复该过程，检查连接到第一个和第二个实体的节点的所有直接邻居。我们将迭代次数限制为三次，因为连接超过六跳的两个实体关系较弱。
看一个例子： ? 图1 图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。...每个指针要么为null，要么指向另外一个节点。 11. 如果某个指针在节点node最左边且不为null，则其指向节点的所有key小于v(key1)，其中v(key1)为node的第一个key的值。...如果某个指针在节点node最右边且不为null，则其指向节点的所有key大于v(keym)，其中v(keym)为node的最后一个key的值。 13....如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是keyi和keyi+1且不为null，则其指向节点的所有key小于v(keyi+1)且大于v(keyi)。 ? 我们通过一个更简单的图示来介绍 ?...所有的叶子结点中包含了全部key的信息，及指向含这些key记录的指针，且叶子结点本身依key的大小自小而大顺序链接。 3. 所有的非叶子节点key都同时存在于子节点。 ?
看一个例子： ? image.png-32.8kB 上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。...非叶节点中的信息包括[n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An]，，其中n表示该节点中保存的关键字个数，K为关键字且Ki为指向子树根节点的指针。...所有的关键字全部存储在叶子节点上，且叶子节点本身根据关键字自小而大顺序连接。 非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字。 ?...image 如上图所示，在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。...则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整型。
包装器开发过程由三个独立的层组成：检索，提取和映射层。...半结构化 Web 页面上的数据通常以具有规则且连续的模式的某种特定布局格式呈现。通过在目标网页中发现这样的模式，可以生成提取器。 通过对路径进行编码发现其中的重复模式。...候选内容行分隔符 Tag Path 标记路径，将 tag 提取出来，形成一个 tag 树，树枝上的所有叶子节点都对应了一个路径。...AF3 ：不同语义的相邻文本数据项通常（并非总是）使用可区分的字体。 内容功能（CF）。这些功能暗示了数据记录中内容的规律性。 CF1 ：每个数据记录中的第一个数据项始终是强制类型。...结合 RNN 构建一个信息抽取的模型，对节点进行标记 首先需要获取一定数量的主题型页面（比如电影页面），并对用户指定的关键目标信息进行标记 然后使用的标记过的样本页面进行训练，使系统获得识别目标信息的能力
看一个例子： ? 图1 图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理 相邻的）。...每个指针要么为null，要么指向另外一个节点。 10. 如果某个指针在节点node最左边且不为null，则其指向节点的所有key小于v(key1)，其中v(key1)为node的第一个key的值。...如果某个指针在节点node最右边且不为null，则其指向节点的所有key大于v(keym)，其中v(keym)为node的最后一个key的值。 12....如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是keyi和keyi+1且不为null，则其指向节点的所有key小于v(keyi+1)且大于v(keyi)。 图2是一个d=2的B-Tree示意图。 ?...图3 由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同。
以实体为中心的知识图谱 从历史上看，知识图谱的节点代表特定的概念（或实体），并使用边来表示这些概念之间的特定关系。...这些想法很有说服力：知识图谱捕获了向量相似性搜索会遗漏的信息之间的关系，而 LLM 使得能够仅通过提示从非结构化内容中提取知识图谱三元组（源、关系、目标）。...以内容为中心的知识图谱 如果我们从代表内容（例如文本块）而不是细粒度概念或实体的节点开始，则图的节点正是使用向量搜索时存储的内容。节点可以代表特定的文本段落、图像或表格、文档的一部分或其他信息。...从关于 Ben 和 DataStax 的三篇文档开始，一个类似于之前示例的粗粒度图可能是： 由于节点是文档的块，如果 DataStax 上的文章有更多信息，例如成立时间，图就不会改变。...与传统的 MMR 不同，在选择节点后，其相邻节点也会成为检索候选者。这允许 MMR 遍历探索图，使用多样性参数来决定更喜欢相似节点的程度，以及更喜欢通过向量搜索或图遍历检索的不同节点的程度。
3、B-Tree定义一： 一棵m阶的B-Tree,或者为空树，或者满足下列特性： 树中每个结点至多有m棵子树； 若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树； 除根节点之外的所有非终端结点至少有[m/2...其中，n为关键字的数目，K(i)为关键字，且K(i) 为指向子树根结点的指针，且指针A(i-1)所指子树中所有结点的关键字均小于Ki，Ai所指子树中所有结点的关键字均大于Ki； ...所有叶子结点都出现在同一层次上； B-Tree定义二： 为了描述B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data]，key为记录的键值，对于不同数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除...如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是key1和key2且不为null，则其指向的节点的所有key小于key2且大于key1. 4、B+Tree 与B-Tree相比，B+Tree有以下不同点：...则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
令 是一个矩阵，包含了所有节点的特征向量 (其中每行 是节点 的向量特征)。记 和 分别是邻接矩阵和度矩阵。...则异质卷积层通过聚合相邻节点的特征 来更新具有不同类型 的节点第( ) 层的表示 。(初始地， )： 其中 表示激活函数。不同类型的节点有不同的变换矩阵 ，其中 是节点类型。...变换矩阵 考虑到了不同的特征空间并将它们投影到相同的隐式特征空间中。 是注意力矩阵，每一行代表一个节点，列代表该节点类型为 的相邻节点。...它的第 行第 列中的元素 的计算如下： 其中 是注意力向量， 是类型级别的注意力权重。 和 分别是当前节点 及其相邻节点 的表示。...我们根据当前节点嵌入 和类型嵌入 来计算类型级注意力权重 (其中类型嵌入为相邻的 类型节点嵌入的加权和 ，加权矩阵 是添加了自连接的归一化邻接矩阵，形式化如下所示： 其中 是
如果某个指针在节点 node 最左边且不为 null ，则其指向节点的所有 key 小于 v(key_1)，其中 v(key_1) 为 node 的第一个 key 的值。...如果某个指针在节点 node 最右边且不为 null ，则其指向节点的所有 key 大于 v(key_m) ，其中 v(key_m) 为 node 的最后一个 key 的值。...如果某个指针在节点 node 的左右相邻 key 分别是 key_i 和 key{i+1} 且不为 null ，则其指向节点的所有 key 小于 v(key{i+1}) 且大于 v(key_i) 。...如下是一个简单的 B+Tree 示意。 由于并不是所有节点都具有相同的域，因此 B+Tree 中叶节点和内节点一般大小不同。...，则 MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为 6 个字节，类型为长整形。
节点和关系分别是模式中定义的实体和关系，而模式是构成我们观察到的图的实际关系。 同时，我们定义了一个检索链，它使用矢量索引将相同的文档存储为矢量表示，并使用 GPT-4 模型对这些文档进行问答。...图将文本的底层信息简化并表示为三元组（即实体-关系-实体）。这种信息的简化和抽象存在丢失部分底层背景的风险。...在此图中，您可以将此信息输入到 LLM 中以执行后期处理，并通过查找语义相似性来确定哪些数据点最相关，从而识别我们想要跟踪的特定关系类型或特定节点类型。...仅使用矢量 RAG 很难构建这种特定类型的检索，尤其是以确定性和准确性的方式。这些类型的检索模式展示了使用图结构存储数据以供检索以及 存储语义结构 以供信息导航的新机会。...结论 图结构有助于为答案检索的广度和深度创造手段。使用现实世界的财务分析示例，我们看到图结构为在深度和广度上创建更完整的答案提供了更大的手段。它们还创建了一种语义一致、准确且确定的信息检索方法。
此统一分发版是一个可扩展且可自定义的平台，您可以在其中安全地运行多种类型的工作负载。...包含所有典型集群角色的模板，其中的任务使用 Cloudera Manager API 来简化构建和安全性的实现。...角色分配 一个典型的集群将由许多不同的角色组成，这些角色需要特定的内存、磁盘布局以及在某些情况下的网络连接，以优化性能和弹性。...至少应该有三个主节点，其中两个是 HDFS Namenodes 和 YARN Resource Managers。...Kafka 磁盘大小和分配的磁盘数量与预期的存储和持久性设置成正比，和/或消息主题所需的吞吐量至少有 3 个Broker节点以实现弹性。
知识图谱使用主体、对象和谓语的三元组结构来定义关系，就像一个基础的家谱。它展示了人与人之间的关系，但没有个人的详细信息。...来源：LlamaIndex 每个节点（绿色和蓝色）有“标签”，承载了诸如类别的特定信息。它们就像家庭聚会的姓名标签，告诉你约翰是个人，旧金山是一个城市。谓语（边）定义了这些节点之间的关系（和方向）。...请注意，所有节点都使用相同的节点标签，每个文本片段都通过“提及”关系与其它实体相关联，这些实体之间还可以有进一步的关系。...还有一点不同在于，SchemaLLMPathExtractor 最适合配合 LLM 使用，支持函数调用，且节点可以有不同的节点标签。...传统的 RAG（检索增强生成）系统经常在回答宽泛主题的问题上遇到困难。这是因为这类问题需要对整个数据集有全面的理解，而不仅仅是检索特定信息。
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。...3、对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 4、当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。...用B-Tree作为索引结构效率是非常高的 1）B-树 B-Tree是一种多路搜索树（并不是二叉的）： 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2； 2.根结点的儿子数为...2）B+树 B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非叶节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。...在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能。
数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据完整性约束。...关系模型为非格式化的结构，用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。其中应用最广泛的是关系模型，在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。...[1] 2.1.2数据结构 整个模型中有且仅有一个节点没有父节点，其余的节点必须有且仅有一个父节点，但是所有的节点都可以不存在子节点； 所有的子节点不能脱离父节点而单独存在，也就是说如果要删除父节点，那么父节点下面的所有子节点都要同时删除...，但是可以单独删除一些叶子节点； 每个记录类型有且仅有一条从父节点通向自身的路径； 2.1.3实例 如图1，以Pavement Improvement为例的层次模型。...如果图中的一个节点被删除，相应地与此节点有关系的边和属性都要删除。[5] 2.4.5实例 图中三个节点的记录类型实例分别是Alice，Bob，Chess，每个节点有不同的属性，ID是唯一标识码。
为了更高效的检索所有属性，存储系统存储按键排序的条目，因此特定记录的所有属性值都聚集在一起。...使用combine的一个好处是他减少了必须通过网络发生的数据量：运行map任务的每个节点在网络上为每个词汇只发送一个条目，而不是多个条目。...处理流的无限特性的一种方式是在流上定义窗口(window)，流上的每个窗口包含具有特定时间戳范围或特定数量的元组。查询可以针对一个或多个窗口，而不是整个流。...元组路由在逻辑上是通过构建一个以操作符为节点的有向无环图来实现的。流处理系统的入口是数据源，从数据源作为入口把元组注入流处理系统。...另外一种方式是发布-订阅系统(publish-subcribe,也称为pub-sub系统)，订阅者订阅特定的主题，发布者以文档或其他形式发布带有关联主题的数据，所有主题订阅者都会收到对应的副本。
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