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为电商而生的知识图谱,如何感应用户需求?
本文从需求分析和体系化构建的角度出发,阐述在电商这一特殊领域的知识图谱构建过程中,形成的一整套概念体系,还有在此过程中,通过算法、工程、产品、运营和外包团队投入大量精力,通过不断磨合逐渐完善的平台架构和审核流程。
百度上线智慧校园招聘,利用 AI 赋能优秀人才选拔
传统的人才评估手段一方面效率较低,另一方面难以杜绝主观失误。这时候,基于人工智能的招聘技术作为一种有效的补充手段,开始发挥作用。
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
Llama 3开源,魔搭社区手把手带你推理,部署,微调和评估
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
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6月前
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软件体系结构 - 架构风格(11)黑板架构架构风格
【4月更文挑战第21天】软件体系结构 - 架构风格(11)黑板架构架构风格
Vector | Graph:蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读
引入知识图谱技术后,传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化,如何兼容RAG中的向量数据库(Vector Database)和图数据库(Graph Database)基座,以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。
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