7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每个查询引擎的优点和缺点，以便更好地理解了每个查询引擎设计的用例。
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嗨，大家好，我是小华同学。Logseq是一款融合「双链笔记+知识图谱+本地优先」理念的开源知识管理工具，支持Markdown/Org-mode格式，助力打造你的第二大脑。它采用Clojure语言开发，注重隐私，数据完全存储在用户本地设备，提供双向链接、块级引用、PDF标注等功能，适用于程序员、学者和个人目标管理等多种场景
13_命名实体识别：精准提取文本中的关键信息
在当今信息爆炸的时代，人们每天需要处理海量文本数据。如何从这些非结构化文本中高效地提取关键信息，成为了自然语言处理（NLP）领域的核心挑战之一。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术正是解决这一问题的关键技术，它能够自动识别并分类文本中的人名、地名、组织机构名、时间、日期、金额等具有特定含义的实体。
