01 概述 知识图谱是描述客观世界存在的概念或实体以及它们之间的关系，本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达，将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化...由于极强的表达能力和可解释性，当前已大量应用在搜索引擎、故障诊断、辅助检修、智能问答、推荐等多个领域。 图数据库是知识图谱的底层存储计算引擎，是一种以图结构进行存储和查询的数据库。...相对于关系数据库来说，图数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询，而在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。...通过围绕图进行数据建模，Neo4j会以相同的速度遍历节点与边，其遍历速度与构成图的数据量没有任何关系。...它的典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、 知识图谱等，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。
知识图谱中属性和关系的区别主要是在于其面对的实体不同。 实体关系分为两种，一种是属性property，一种是关系relation。...其最大区别在于，属性所在的三元组对应的两个实体，常常是一个topic和一个字符串，如属性Type/Gender，对应的三元组（Justin Bieber, Type, Person），而关系所在的三元组所对应的两个实体...如果把北京实例化成为一个节点就可以理解为腾讯公司与北京有关系，关系为：坐落于。...即如果是字符串的，那么其实是一个atrribute，用来表示某个对象或实体内在的属性；事实上北京是一个实体，这个时候“坐落于”就是连接两个实体之间的关系，叫relation，是实体外在的关联。...当确定是外在关联的时候，如果发现值是literal，那么其实说明需要实体化。反之亦然。 因此在图谱嵌入时，属性的嵌入与否取决于连接值的性质。
这就引出了关系推理这一关键问题：如何从现有的知识图谱中推断出新的关系，以丰富图谱内容。知识图谱嵌入是一种将图谱中的实体和关系表示为向量的技术。...比如，假设我们知道实体 A 与实体 B 之间有某种关系，实体 B 与实体 C 之间有另一种关系，那么基于知识图谱嵌入模型，我们可能推断出实体 A 与实体 C 之间存在某种推导关系。...知识图谱嵌入与关系推理什么是知识图谱嵌入知识图谱嵌入是将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，通过向量之间的运算表达实体间的关系。...在实际应用中，知识图谱嵌入与关系推理可以大幅减少人工标注的工作量，并帮助自动化构建更丰富的知识图谱。...模型优化 随着图神经网络的发展，越来越多的新模型（如RotatE、ComplEx）可以更好地处理复杂的关系类型。未来，我们可以结合这些新模型和现有的知识图谱嵌入方法，进一步提升推理的准确性。
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)（“实体”）和边(Edge)（“关系”）组成。...在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。...通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 ?...关系推理 就我的理解而言，虽然目前的知识图谱上已经有了非常多的实体对和关系事实，但是由于数据的更新迭代以及不完整性，注定了这个知识图谱的不完整，同样，他里面也隐藏着我们难以轻易发现的信息。...这就是关系推理需要进行的工作了。 目前国内外的关系推理模型主要基于三类： ? 先放两张便于大家理解的图 ?
知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg）图数据库每月排名...，查询性能明显下降原生图存储无邻接索引的特性能够高效处理复杂的知识图谱查询，但有限的存储容量和不灵活的更新机制使得原生图存储不能很好地应用于大规模知识图谱中2.基于关系的知识图谱存储管理关系数据库目前仍是使用最多的数据库管理系统...2.1 三元组表三元组表 (triple table) 是将知识图谱存储到关系数据库的最简单、最直接的办法, 就是在关系数据库中建立 一张具有 3 列的表, 该表的模式为 triple_table(subject...RDF 数据库系统 DLDB水平表的缺点在于:(1) 所需列的数目等于知识图谱中不同谓语数量，在真实知识图谱数据集中，不同 谓语数量可能为几千个到上万个，很可能超出关系数据库所允许的表中列数目上限(2)...基于机器学习的知识图谱存储结构—论文 知识图谱入门：知识图谱存储、融合、可视化、图表示计算与搜索常用工具总结 美团图数据库平台建设及业务实践 - 美团技术团队 (meituan.com) (8 条消息
知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg） 图数据库每月排名...，查询性能明显下降 原生图存储 无邻接索引的特性能够高效处理复杂的知识图谱查询，但有限的存储容量和不灵活的更新机制使得原生图存储不能很好地应用于大规模知识图谱中 2.基于关系的知识图谱存储管理 关系数据库目前仍是使用最多的数据库管理系统...RDF 数据库系统 DLDB 水平表的缺点在于: (1) 所需列的数目等于知识图谱中不同谓语数量，在真实知识图谱数据集中，不同 谓语数量可能为几千个到上万个，很可能超出关系数据库所允许的表中列数目上限...缺点: (1) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个，在关系数据库中维护如此规模的表需要花费很大开销...Neo4j 的对比分析 4.2.3 主要知识图谱数据库对比 常见知识图谱数据库管理系统的比较 类型 名称 许可证 数据模型 / 存储方案 查询语言 是否活跃 基于关系 3store 开源 RDF 图 /
但是，在一般的RAG系统中， 都会用到向量数据库，那么，当知识图谱与向量数据库相遇后，会是怎样的场景呢？ 1.关于知识图谱 知识图谱是一种结构化的信息表示形式，用于说明不同概念之间的关系。...知识图谱与矢量数据库的比较 当对知识图谱与矢量数据库进行比较时，了解它们在显示和查找数据方面的差异非常重要。知识图谱能很好地显示事物之间的联系，非常适合根据意义来查找信息。...知识图谱与向量数据库的结合 在某些情况下，同时使用知识图和矢量数据库可能非常强大。...主题学习可以捕捉图结构之外的各种规则，比如对称性(如果 A 与 B 相关，那么 B 与 A 相关)，为知识图谱中的规则学习提供了一个精确的定义，它完全依赖于图的结构而不是外部信息或推理。...知识图谱的5G追溯 从语义网到知识图谱 行业规模的知识图谱——经验和挑战 知新温故，从知识图谱到图数据库 解读向量数据库 解读：基于图的大模型提示技术 7B？
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。...例如对于知识图谱中（清华大学，校长，邱勇）这个三元组事实，句子“邱勇担任清华大学校长”可以反映“清华大学”与“邱勇”之间“校长”的关系；但是句子“邱勇考入清华大学化学与化学工程系”以及“邱勇担任清华大学党委常委...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...例如对于知识图谱中（清华大学，校长，邱勇）这个三元组事实，句子“邱勇担任清华大学校长”可以反映“清华大学”与“邱勇”之间“校长”的关系；但是句子“邱勇考入清华大学化学与化学工程系”以及“邱勇担任清华大学党委常委...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...例如对于知识图谱中（清华大学，校长，邱勇）这个三元组事实，句子“邱勇担任清华大学校长”可以反映“清华大学”与“邱勇”之间“校长”的关系；但是句子“邱勇考入清华大学化学与化学工程系”以及“邱勇担任清华大学党委常委...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...作者简介： 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。...3.集群实例节点读取自己的写入，减少查询开销。 知识图谱与图数据库 图数据库虽然强大且易用，但是它并不是完美的适用于所有场景。...—— 完 —— 图书推荐 ▊ 《知识图谱：概念与技术》 肖仰华 等 编著 力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术 总结了十多个知识图谱工程项目的落地经验 本书紧密围绕知识图谱开展知识体系的梳理...，尽量突出知识图谱与相关学科（特别是自然语言处理、语义网与数据库等学科）的差别，尽可能的为大家清晰地界定知识图谱与各分支学科的根本不同。...（扫码了解本书详情） ▊《知识图谱：方法、实践与应用》 王昊奋 漆桂林 陈华钧 主编 揭秘知识图谱全生命周期技术，探索垂直领域知识图谱构建方法与应用落地 促进人工智能从感知时代向认知时代跨越 知识图谱是较为典型的多学科交叉领域
不过既然是知识，其实用知识图谱是一个非常方便的方式，这也是图数据库 NebulaGraph 典型的应用场景。 Graph 是什么 图是什么，这里简略待过。...图片 上述是图论的一个起源，有兴趣的读者可以自行去了解背景。这里着重讲下为什么我们要用到知识图谱、图数据库。 知识图谱，Knowledge Graph，最早是 Google 引入的技术。...而图数据库 NebulaGraph 是分布式的数据库，尤其是在海量数据库的场景下，会提供更高效的解决方案。 技术背景信息说完了，现在来讲讲大语言模型和图可以解决哪些问题？...图片 我们要构建一个知识图谱，它的知识源头可能是很多张表，或者是很多非结构化的数据，要从中抽取出来关键的实体以及实体之间的关联关系（谓词），如果你想通过程序化的方式来实现知识提取，其实是很有难度的。...Text2Cypher 除了知识图谱的构建之外，大家在应用知识图谱或者是用图数据库 Graph Database 时，还面临着一个难题：query 的编写。
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。...3.集群实例节点读取自己的写入，减少查询开销。 05 知识图谱与图数据库 图数据库虽然强大且易用，但是它并不是完美的适用于所有场景。...因此，仅靠图数据库显然无法解决图计算领域的所有问题，在知识图谱的构建和应用方面还有很多需要利用其他图计算技术来解决的问题。...斯坦福大学Infolab实验室开源的DeepDive提供了知识抽取的框架，是构建知识图谱的利器。...图数据库非常适用于图数据的存储和实时查询，是知识图谱的基石，但它并非知识图谱的全部。在应用时，我们需要针对具体的场景去进行选型，结合不同的图计算技术进行分析计算。
知识图谱嵌入中的关系表示方法种类繁多，下面我们重点介绍几种主流的嵌入方法及其背后的理论。...TransETransE 是 Bordes 等人于 2013 年提出的一种经典的知识图谱嵌入方法，基于几何向量的平移操作来表示实体和关系。...DistMult的优点：模型的表达能力较强，能够捕捉头实体与尾实体之间的内在联系。由于关系矩阵是对角矩阵，计算效率较高，适合中大型知识图谱。...我们将使用 PyTorch 和 DGL（Deep Graph Library）来实现知识图谱嵌入的训练与推理。1 数据准备我们使用一个简单的知识图谱数据集进行演示，数据集包含了一组实体和关系三元组。...适用于复杂且关系多样的知识图谱
知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...例如对于知识图谱中（清华大学，校长，邱勇）这个三元组事实，句子“邱勇担任清华大学校长”可以反映“清华大学”与“邱勇”之间“校长”的关系；但是句子“邱勇考入清华大学化学与化学工程系”以及“邱勇担任清华大学党委常委...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...作者简介 韩旭，清华大学计算机科学与技术系博士三年级同学，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。
前一段时间研究了下知识图谱，根据一些博客和技术分享，整理出思维导图，以供有需求时回顾。 主要分为三大模块：命名实体识别、实体关系预测以及Neo4J图数据库。...其中，命名实体识别主要包括实体库的构造和新实体的更新；实体关系预测是算法工程师的重点工作内容，包括实体关系获取（训练数据）和实体关系预测（分类等）；Neo4J则需要掌握增删改查操作等。
本次大赛旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率，高效的算法来挑战这一科学难题。...第一赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的实体标注构建”，第二赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的实体间关系构建”。...第一赛季大赛主办方提供与糖尿病相关的学术论文以及糖尿病临床指南，要求选手在学术论文和临床指南的基础上，做实体的标注。实体类别共十五类。...15、持续时间(Duration)，包括症状持续时间，用药持续时间，如“头晕一周”的“一周”。 第二赛季大赛主办方瑞金提供与糖尿病相关的学术论文以及糖尿病临床指南。选手从中抽取实体之间的关系。...实体之间关系共十类。 ? ? 模型 构建训练样本 之前没有做 Relation Extraction 的经验，最直觉的想法是当成一个二分类问题来做。
将图神经网络与知识图谱嵌入技术结合起来，能够有效提升知识图谱中的关系推理能力，尤其在处理稀疏或复杂的图结构时具有显著优势。...知识图谱嵌入与图神经网络融合的理论基础知识图谱嵌入的原理知识图谱嵌入的目标是将图中每个实体和关系表示为低维连续向量，允许我们通过向量运算来推理图中的关系。...融合的必要性知识图谱嵌入技术可以有效捕捉到实体与关系之间的几何关系，但在处理高阶关系或复杂的图结构时仍然有局限性。而图神经网络通过聚合节点的邻域信息，可以补充知识图谱嵌入模型在结构信息捕捉上的不足。...知识图谱嵌入与图神经网络的融合框架知识图谱嵌入与图神经网络的融合框架通常包括以下几个步骤：步骤描述构建初始知识图谱嵌入使用如TransE等嵌入模型生成实体和关系的初始向量表示。...知识图谱嵌入与图神经网络的代码实现我们将结合Python和PyTorch框架，通过一个简单的示例展示如何实现知识图谱嵌入与图神经网络的融合。
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