什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG）知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...视频的转录/字幕的 Python API。...你可以根据你的使用场景弹性地调整这个值；explore_global_knowledge=True：指定查询引擎是否要考虑知识图谱的全局上下文来检索信息。.../index_structs/knowledge_graph/KnowledgeGraphDemo.html#knowledge-graph-indexKnowledge Graph Query Engine...Knowledge Graph：https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_graphipython-ngql：https://pypi.org/project/ipython-ngql
Ontop is a Virtual Knowledge Graph system....（概要：Ontop 能把基于 RDF 的 SPARQL 查询转换为基于关系型数据库的 SQL 查询。它底层依赖的是 R2RML 映射模式。） 2. 功能特性？ 3. 核心概念？ 3.1....Virtual Knowledge Graph (VKG) A Knowledge Graph (KG) is, in our terminology, a graph using the RDF data...（概要：Ontop 能把作用于 RDF（虚拟知识图谱）上的 SPARQL 查询，转换为作用域关系数据库的 SQL 查询） 3.4....SPARQL endpoint A SPARQL endpoint is a standardized HTTP-based Web API.
最近，收集一下AAAI 2024关于知识图谱的论文，主要是以Knowledge graph为关键词进行总结，关于知识图谱中涉及到的实体识别、关系抽取等文章就不在本次的总结之列（如有遗漏，欢迎大家补充）。...Graph Embeddings CK12: A Rounded K12 Knowledge Graph Based Benchmark for Chinese Holistic Cognition...这些嵌套的事实使得复杂语义的表达成为可能，比如随时间变化的情况，以及实体和关系上的逻辑模式。作为回应，我们引入NestE，一个新的KG嵌入方法，捕捉原子和嵌套的事实知识的语义。...针对这些限制，我们提出了一个基于知识图谱网格嵌入、提示轨迹嵌入和无监督对比学习的新框架，名为KGTS，以改进轨迹相似性计算。...现有方法通常仅使用用户的输入来查询知识图谱，无法解决LLM在推理过程中产生的事实幻觉。
知识图谱的概念于 2012 年由 Google 提出，当时主要被用来提高其搜索引擎质量，改善用户搜索体验。...知识查询与推理：基于构建完成的知识图谱进行查询，或者进一步推理挖掘出隐藏知识来丰富、扩展知识图谱，这是知识图谱构建的最终目的，与知识获取共同影响着知识图谱的应用场景和范围。 ?...Graph Construction [9] AI2 等提出自动知识图谱构建模型 COMET，接近人类表现 [10] A Speech-to-Knowledge-Graph Construction...System [11] ICDM 2019 Knowledge Graph Contest: Team UWA [12] 明略科技 HAO 图谱 Open API：开放企业级知识图谱构建能力 [13]...Domain-Specific Knowledge Graph Construction [14] Knowledge Graphs [15] Enterprise-scale knowledge graphs
什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG） 知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...YouTube 视频的转录 / 字幕的 Python API。...你可以根据你的使用场景弹性地调整这个值； explore_global_knowledge=True：指定查询引擎是否要考虑知识图谱的全局上下文来检索信息。...参考资料 NebulaGraph：https://github.com/vesoft-inc/nebula Graph RAG LlamaIndex Workshop：https://colab.research.google.com.../index_structs/knowledge_graph/KnowledgeGraphDemo.html#knowledge-graph-index
本文给大家介绍来自阿斯利康的AI工程总监Eliseo Papa带领的研究团队发表在bioRxiv的一篇文章“Biological Insights Knowledge Graph: an integrated...knowledge graph to support drug development”。...知识图谱的一个重要作用是可以作为机器学习模型的训练数据，尤其是图机器学习模型。本文描述的Biological Insights Knowledge Graph (BIKG)：阿斯利康的一个项目。...因此，除了对组织上的知识图谱的常见要求（例如能够精确地捕获域并赋予用户搜索和查询数据的能力）之外，BIKG还对于处理多用例和支持特定用例的机器学习模型提出了额外挑战：简化数据模型以执行下游任务；可以针对不同的用例轻松定制图形内容...Biological Insights Knowledge Graph: an integrated knowledge graph to support drug development. bioRxiv
RDF and Semantic Web 知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework...很多知识图谱应用都是在这两个方面进行折衷，包括Apple Siri、Google Knowledge Graph和IBM Waston系统，下面举几例有趣的应用。 ?...这是Google在2012年发布知识图谱的页面，查询Obama，除了得到网页访问，还有他的名字、毕业院校、亲人等信息，这背后就是一个图谱。...Freebase被Google收购时，其知识图谱数据量大概是25亿，成为整个Google Knowledge Graph的核心。Yago和DBPedia也有接近10亿的规模。...gStore系统结构 gAnswer: Natural Language Question Answering Over Knowledge Graph gStore系统只能接收结构化查询，但知识图谱更多是面向使用自然语言查询的普通用户
关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 Google的图形计算系统名为Pregel。...大部分分布式图计算引擎基于Google发布的Pregel白皮书，其中讲述了Google如何使用图计算引擎来计算网页排名。 ?...1.1 Tinkerpop结构 Tinkerpop处理是图结构的数据，它的结构API的基础组件包括如下几部分： Graph：维护点和边的集合，数据库访问如事务； Element：维护属性和标签（表示元素的类型...Gremlin是一种函数式数据流语言，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。...Gremlin为用户提供灵活性表达自己的查询的；图系统也针对具体启用TinkerPop的数据系统进行有效地评估图遍历提供了灵活性。
作者：王楠 赵宏宇 蔡月 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense...Knowledge Graph）。...2012年谷歌基于Freebase正式发布Google Knowledge Graph。 目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱，脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。...另一类是结合了语言知识库（如WordNet）后，出现了一大批兼具语言知识的百科知识库，如Google Knowledge Graph后端的Freebase、IBM Waston后端的YAGO，以及BabelNet...Freebase Freebase是Google Knowledge Graph的早期版本，由MetaWeb公司在2005年建立，通过开源免费共享方式众筹数据[3]。
DeepSeek进化论：四阶知识增强 3.1 流程图 3.2 核心算法 class DeepSeekEnhancer: def __init__(self, kb): self.knowledge_graph...knowledge_graph：通过 build_graph 构建的图谱（存储实体、关系等结构化知识）。 retriever：向量检索器（用于语义相似性搜索）。...通过 link_to_graph 将候选内容关联到知识图谱中的节点 graph_nodes。 多跳推理： 对每个图谱节点调用 _build_chain 生成推理链 。...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...== '简单事实查询', # 如"北京人口数量" latency_requirement < 500, domain_knowledge_coverage < 0.3 ]):
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）则是将图中的实体和关系映射到低维向量空间，使得相似的实体在嵌入空间中更接近。...我们将使用一个简单的图数据库（如Neo4j）来存储和查询知识图谱。 图数据库连接：使用Python的py2neo库连接Neo4j数据库。 查询示例：根据用户的实体和关系进行查询。...from py2neo import Graph graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password")) def query_knowledge_graph...) return [record["e"] for record in results] entity = "France" results = query_knowledge_graph(entity...接口设计 使用Flask框架构建API接口，以便与前端进行交互。
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。...这种推理任务，采用传统的倒排索引是无法实现的，必须得基于知识的推理，而这背后的支撑的知识就是 Google 最开始从语义网络发展出来的叫 Knowledge Graph 的一个专业术语。...其实，不只有 Knowledge Graph 这一个图的应用场景。 图片 简单来说，假如你有海量的图关联场景，你用非图的数据库写查询语句（像是上图 SQL 部分）。...这里，我们以基于 Knowledge Graph 的 QA 系统为例，具体展开讲讲这个问题如何解决。...或是 ② 所示，借助 LLM，构建 Knowledge Graph，就是知识图谱。当然，当中涉及到 prompt 的调试。
Platform, IBM Watson API, 云知声，科大讯飞 Text to Speech 语音合成技术 IBM Watson API Docs demo 经过多年的研究，尤其是深度学习的采用...Google Knowledge Graph API 链接：https://developers.google.com/knowledge-graph/ cayley graph 链接：https://...github.com/cayleygraph/cayley 在Bot Engine中，可以得到相关用户的Knowledge Graph. this.user.memory.get( ...)...那么，在这种情况下，面向聊天机器人的架构设计，是一个热门问题。包括Google，Facebook都有可能发布类似于微软的Botframework平台。...How to Cook a Graph Database in a Night - A Knowledge Graphic tool based on LevelDB.
什么是知识库问答 知识库问答（knowledge base question answering,KB-QA）即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。...（logic form）,通过对逻辑形式进行自底向上的解析，得到一种可以表达整个问题语义的逻辑形式，通过相应的查询语句（类似lambda-Caculus）在知识库中进行查询，从而得出答案。...Semantic parsing via staged query graph generation: Question answering with knowledge base[J]. 2015....作者首先使用Google Suggest API获取以wh-word（what，who，why，where，whose...）为开头且只包含一个实体的问题，以“where was Barack Obama...作为问题图谱的起始节点，以Google Suggest API给出的建议作为新的问题，通过宽度优先搜索获取问题。
2012 年，Google 正式发布了 Google Knowledge Graph。到目前为止，整个 Google Knowledge Graph 的规模在 700 亿左右。...针对 Common Sense Knowledge Graph，通常而言我们会挖掘这些词之间的 linguistic knowledge；对于 Encyclopedia Knowledge Graph，...对于Common Sense Knowledge Graph 通常带有一定概率，但是 Encyclopedia Knowledge Graph 通常非黑即白，那么构建这种知识图谱的时候我们在乎的是 Precision...而 Encyclopedia Knowledge Graph 则有 Freepase、Yago、Google Knowledge Graph，以及正在构建中的“美团大脑”。...Knowledge Graph。
核心特性轻量高效: 最小化知识图谱存储和计算开销易于集成: 提供简洁API，可与现有RAG pipeline快速整合多模态支持: 同时处理结构化与非结构化数据可解释性强: 提供检索路径的透明解释安装与配置环境要求...基本用法from lightrag import LightRAGfrom lightrag.knowledge_graph import KnowledgeGraph# 初始化知识图谱kg = KnowledgeGraph.../knowledge_graph.json")# 或者从文本构建知识图谱rag.build_from_texts(["人工智能是模拟人类智能的系统。机器学习是人工智能的重要子领域。"])2....", "技术手册.docx", "研究论文.pdf"]for source in sources: rag.add_document(source)# 保存知识图谱rag.save_knowledge_graph...1", "查询2"], ground_truths=[["答案1"], ["答案2"]])print("检索评估指标:", metrics)最佳实践数据预处理: 确保输入文本质量，去除噪声数据关系验证
2012 年，Google 正式发布了 Google Knowledge Graph，现在规模已经达到 700 亿左右。...针对 Common Sense Knowledge Graph，通常而言，我们会挖掘这些词之间的Linguistic Knowledge；对于 Encyclopedia Knowledge Graph，...而 Encyclopedia Knowledge Graph 则有 Freepase、Yago、Google Knowledge Graph 以及正在构建中的“美团大脑”。...当我们在 Google 里搜一个 Single Instance 的时候，通常在右侧会出现这个 Knowledge Panel。...Knowledge Graph。
知识图谱模块实现了对知识图谱的灵活管理和查询，为用户提供丰富的知识服务。同时，针对不同的应用场景和业务需求，可以定制化知识图谱模块的功能，以满足特定需求。...ZwzNullUtils.isNull(knowledge.getGraphId())) { qw.eq("graph_id",knowledge.getGraphId());...(knowledge.getGraphId())) { return ResultUtil.error("知识图谱不能为空"); } KnowledgeGraph graph...= iKnowledgeGraphService.getById(knowledge.getGraphId()); if(graph == null) { return ResultUtil.error...("知识图谱不存在"); } knowledge.setGraphName(graph.getTitle()); iKnowledgeService.saveOrUpdate(knowledge
Evolution Story: Applying Psychology in Query-based Recommendation for Inferring Customer Intention【在基于查询的推荐中应用心理学以推断客户意图...Graph Nested GRU ODE for Session-based Recommendation【通过图嵌套 GRU ODE 进行进化偏好学习，用于基于会话的推荐】 Explanation...：用于上下文漂移推荐的混合静态和自适应图嵌入网络】 Improving Knowledge-aware Recommendation with Multi-level Interactive Contrastive...】 Knowledge Extraction and Plugging for Online Recommendation【在线推荐的知识抽取与插入】 KuaiRec: A Fully-observed...【PROPN：推荐中的个性化概率策略参数优化】 PlatoGL: Effective and Scalable Deep Graph Learning System for Graph-enhanced
； 如何针对不同类型的图结构数据，开发出有效的GNN模型； 如何端到端地学习复杂类型数据之间的映射关系（例如Graph2Seq, Graph2Tree, Graph2Graph）。...特别的，我们注意到很多GNN比如GCN是针对无向图而实际中很多同构图是有向的，因此我们针对有向图和无向图进行了详尽的讨论。...情感分类（Sentiment Classification） 知识图谱（Knowledge Graph）：1. 知识图谱补全（Knowledge Graph Completion），2....知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment） 知识抽取（Information Extraction）：1..../graph4nlp Demo: https://github.com/graph4ai/graph4nlp_demo Tutorials: Graph4NLP-NAACL'21(Slides: google
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