在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。 下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。 NO.1 知识图谱和 Neo4j 浅析 什么是知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，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
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。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
为什么要了解知识图谱、neo4j呢？前几天在会议上，领导说接下来我们部分将重点发力知识图谱的工作，解决业务域的问题，让每位同事都去了解下，等过段时间要做汇报工作，每位讲讲自己的学习心得，算是输出。
1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。 3、启动问答：python chat_graph.py
在看到思知开源了1.4亿规模的中文知识图谱数据之后一直想试试对知识图谱的查询。奈何之前的服务器选购的是入门的1核2G学生认证的，不足以支持导入。
谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报警管理应用方案的示意图。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
在 RAG 应用中使用 Neo4j 和 LangChain 构建和检索知识图谱信息的实用指南
本项目支持2D，3D知识图谱查询与可视化。知识图谱数据集Import2Neo4j文件夹中。
最近开始学习知识图谱，所以首先想先学习一下neo4j的使用。 Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。由于知识图谱中存在大量的关系型信息（实体—关系—实体）, 使用结构化数据库进行存储将产生大量的冗余存储信息, 因此将图数据库作为知识图谱的存储容器成为流行的选择。当前较为常用的图数据库主要有 Neo4j 等。
个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识。目前暂无新增计划。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
LlamaCloud 的关键组件包括 LlamaParse，这是一种专有的解析工具，用于包含表格和图形等嵌入对象的复杂文档，它与 LlamaIndex 摄取和检索无缝集成。这种集成支持在复杂的半结构化文档上构建检索系统，从而有助于回答以前无法管理的复杂问题。此外，还引入了托管摄取和检索 API，以简化 RAG 应用程序的数据加载、处理和存储。
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
上次写了一篇文章提到了一个有关知识图谱的概念，在本公众号中，并未写有关这方面的文章，那么这一节从python与neo4j方向来共同学习知识图谱的一些实战操作，后续会补充理论方面的知识！
精选Python、SQL、R、MATLAB等相关知识，让你的学习和工作更出彩（可提供风控建模干货经验）。
最近在研究知识图谱，知识图谱用于数据存储使用的是图数据库neo4j, 本文主要记录下实操过程中遇到的一些问题，写给自己当个笔记，同时也希望可以帮助到其他朋友，自己也在摸索，有什么陈述不当的地方，欢迎斧正
https://www.injdk.cn/，根据自己需求下载，注意：社区版4.2.2需要jdk版本为jdk11
创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。
本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）lanbing510/DouBanSpider、知识图谱引擎Agriculture_KnowledgeGraph、apple.turicreate中内嵌的推荐算法。 主要拿来做练习，数据来源可见lanbing510/DouBanSpider。
本文是《知识图谱完整项目实战（附源码）》系列课程的学习指引部分，主要是对《知识图谱完整项目实战》的课程特色、章节设置、关键技术和主要内容做一个简介，目的是让大家对本课程有一个系统性的认知。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
在这篇文章中，我将展示如何使用经过优化的、基于转换器的命名实体识别（NER）以及 spaCy 的关系提取模型，基于职位描述创建一个知识图谱。这里介绍的方法可以应用于其他任何领域，如生物医学、金融、医疗保健等。
大家好，欢迎来到 InstaGraph，这是一款将文本或网址转换为富有洞察力的知识图谱的应用程序。对复杂主题中实体之间的关系感到好奇吗？只需将文本输入 InstaGraph，即刻呈现出一张精美的知识图谱。
该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
MATCH (d:Disease)-[:HAS_SYMPTOM]->(s) WHERE d.name='糖尿病' RETURN d.name,s.name
https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80422055
这部分数据包含在data目录下的stockpage压缩文件中，⾥面的每一个文件是以XXXXXX.html命名，其中XXXXXX是股票代码。这部分数据是由同花顺个股的⽹页爬取而来的，执行解压缩命令unzip stockpage.zip即可获取。比如对于600007.html，这部分内容来自于http://stockpage.10jqka.com.cn/600007/company/#manager
Java(TM) SE Runtime Environment (build 17.0.1+12-LTS-39)
•一、新一代分布式架构•二、数据流通与数据交易•三、业务模型和数据模型•四、知识图谱数据生产•五、图数据研究中心实战案例•六、推荐链接
Writer 首席执行官 May Habib 说，其语义图形化方法是使用向量数据库对 RAG 进行区块划分过程的替代方案。
neo4j是一个图形数据库也可以叫做知识图谱，知识图谱的数据包含实体、属性、关系。知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的感知能力，真正AI的认知能力，就要靠知识图谱。
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
ftp://neo4j.55555.io/neo4j/3.5.12/neo4j-community-3.5.12-windows.zip
17年这波AI浪潮推动着各行各业在进行着智能化和AI+的尝试，而当前业界在网络故障智能监控诊断这块到目前为止还没有可参照的成熟案例。知识图谱相对于很火的深度学习，其可解释性为智能诊断提供了新的选项和思路。
知识图谱作为一种特殊的信息表示技术，其在近年来在各种应用领域中都有所体现，尤其在自然语言处理（NLP）中，它的重要性更是日益凸显。知识图谱能够高效、有组织地存储和管理大量的信息，而且能够用图的形式表示出这些信息之间的关系，使得信息更具有语境，更易于理解和应用。
代码地址：https://github.com/taishan1994/lol_knowledge_graph_qa
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本^1，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强技术。它使用多来源数据构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系以图的形式展示，然后利用大语言模型进行检索增强。这种方法能更高效准确地检索相关信息，并为LLM生成响应提供更好的上下文。微软和领英的技术人员已经科学的验证了这种技术相较于基线 RAG 的优势，并发表了相关论文。
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。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
一般情况下，我们使用数据库查找事物间的联系的时候，只需要短程关系的查询（两层以内的关联）。当需要进行更长程的，更广范围的关系查询时，就需要图数据库的功能。
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
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