GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型（LLM）的GraphRAG系统，利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能，增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力，适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言，LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入，并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性，提升了问答系统的准确性和实用性。
DB-GPT v0.6.0 版本更新，发布六大核心新特性！
DB-GPT v0.6.0 版本已发布，这是一个开源的AI原生数据应用开发框架，带来了多项新特性，包括AWEL协议升级至2.0，支持复杂编排；改进的数据应用创建与生命周期管理，支持多模式构建；GraphRAG增强图社区摘要与混合检索，图索引成本降低50%；丰富的Agent Memory类型；支持Text2NLU与Text2GQL微调；GPT-Vis前端可视化升级。这些更新助力企业快速构建智能数据应用，推动数字化转型。
一周打完1000场官司，中科院发布首个AI法庭AgentCourt！
【9月更文挑战第27天】中国科学院近日发布了名为AgentCourt的人工智能法庭技术，引发广泛关注。该技术可在一周内完成1000场官司的审理，有望显著提升司法效率，减少人为干扰，但同时也面临质疑，如是否能准确理解案件复杂性及背后的伦理、隐私和安全等问题。支持者认为它有助于提高判决公正性和一致性，而反对者则担忧其可能导致司法过程机械化，忽视人文因素。AgentCourt在自然语言处理和知识图谱构建方面展现了最新进展。论文详情见：https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.08089
深度学习在自然语言处理中的应用与未来展望
本文探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点分析了神经网络模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等在文本生成、语义理解及情感分析等任务中的卓越表现。通过具体案例展示了这些模型如何有效解决传统方法难以处理的问题，并讨论了当前面临的挑战及未来可能的发展方向，为进一步研究提供了新的视角和思路。