阿里巴巴首次揭秘电商知识图谱AliCoCo！淘宝搜索原来这样玩！
电商技术进入认知智能时代，将给亿万用户带来更加智能的购物体验。经过两年的探索与实践，阿里巴巴的电商认知图谱 AliCoCo 已成体系规模，并在搜索推荐等电商核心业务场景上取得佳绩，关于 AliCoCo 的文章《AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net》也已被国际顶会 SIGMOD 接收，这是阿里巴巴首次正式揭秘领域知识图谱。
本文将通过介绍 AliCoCo 的背景、定义、底层设计、构建过程中的一些算法问题，以及在电商搜索和推荐上的广泛应用，分享 AliCoCo 从诞生到成为阿里巴巴核心电商引擎的基石这一路走来的思考。
智能客服：提高客户服务的创新技术
智能客服作为提高客户服务质量和效率的创新技术，正在不断改变商业和服务的方式。通过自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术，智能客服能够为客户提供更好的服务体验，同时也为企业带来了更大的竞争优势。虽然智能客服在应用中还面临一些挑战，如情感分析和数据隐私，但随着技术的发展和完善，它将在未来持续发挥重要作用。
行业首创 ！Graph RAG：基于知识图谱的检索增强技术与优势对比（附 Demo）
悦数图数据库率先实现了与 Llama Index、LangChain 等大语言模型框架的深度适配并在行业内首次提出了 Graph RAG（基于图技术的检索增强）的概念，利用知识图谱结合大语言模型（LLM）为搜索引擎提供更全面的上下文信息，可以帮助用户以更低成本获得更智能、更精准的搜索结果。目前，悦数图数据库推出的这项技术在与向量数据库结合的领域也获得了相当不错的效果。
基于LLamaIndex构建企业级私有知识库：RAG Workflow工作流详解
【11月更文挑战第12天】随着生成式AI的快速发展，企业对智能化信息检索和生成的需求日益增加。传统的知识库系统往往局限于静态的数据存储和查询，难以满足复杂多变的业务需求。而检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术的出现，为企业级私有知识库的建设提供了新的解决方案。LLamaIndex作为专为LLMs（大型语言模型）设计的私有知识索引工具，结合RAG Workflow工作流，能够构建高效、智能的企业级私有知识库，满足企业对于知识管理和智能问答的多样化需求。
RAG七十二式：2024年度RAG清单
作者遴选了2024年度典型的RAG系统和论文（含AI注解、来源、摘要信息），并于文末附上RAG综述和测试基准材料，希望阅读完本文可以帮助大家速通RAG。
告别信息焦虑，用这个国产AI工具做知识管理，大脑终于解放了
文章介绍了纳米AI知识库作为“第二大脑”的强大功能。它能高效管理海量信息，支持54种文件格式上传，自动提取关键数据并打标签，轻松整合工作与生活中的碎片化信息。通过场景测试显示，在工作和生活中，纳米AI可快速生成报告、提供精准数据，极大提升效率。其共享机制还促进了团队协作，释放了创造力，让用户从琐碎事务中解脱，专注于深度思考与创新。
初识LightRAG：轻量级知识图谱框架指南
LightRAG创新融合知识图谱与向量检索，显著提升检索精度和可解释性。该框架轻量高效，支持多模态数据处理，提供简洁API便于快速集成。通过结构化关系补充分散语义，有效解决传统RAG系统的关系缺失与语义模糊问题。
如何增加用户的参与感？交互式推荐来了！
一方面，互动能让用户感受到更多的参与感，并能一定程度上干预推荐结果，而不只是被动接受推荐结果；另一方面，系统通过与用户的互动能更加了解用户的偏好，从而提升推荐效果。那么，我们是如何让用户和推荐系统互动起来的呢？且看下文。
