Search RDF data with SPARQL

AI Agent架构设计与工程实践:单Agent强化与多Agent协同 AI Agent作为人工智能领域的重要技术,通过模块化架构和智能决策机制实现复杂任务处理。其核心原理在于结合大模型能力与工程化设计,利用RAG(检索增强生成)、动态工作流等技术提升性能。在工程实践中,单Agent强化架构通过认知增强层和记忆管理系统扩展能力边界,而多Agent协同架构则适用于需要领域专家协作的场景。这些技术在金融风控、智能客服等业务场景中展现出显著价值,例如某金融系统通过优化Agent架构将异常交易识别速度提升47%。LangChain等框架为AI Agent开发提供了高效实现路径,而知识图 阅读详情

http://www.ibm.com/developerworks/xml/library/j-sparql/   英文版的

 

http://hi.baidu.com/wxmsona/blog/item/73392e3594dae4bcd0a2d387.html  中文版的 

 

 

用 SPARQL 搜索 RDF 数据

随着越来越多的数据使用类似 RSS 的 RDF 格式保存,一种新的需求产生了,即要求用一种简单方法查找特定信息。SPARQL 这个功能强大的新查询语言填补了这个空白,使用户可以很容易地在 RDF 的杂草从中找到所需的数据。本文将和您一起查看 SPARQL 的特性,学习如何利用 Jena 语义 Web 工具包,在自己的 Java 应用程序中使用 SPARQL 查询。

资源描述框架(Resource Description Framework),或 RDF,能够将数据打散并分布开来。RDF 模型可以容易地合并在一起,而且序列化的 RDF 也可以简单地通过 HTTP 交换。应用程序可以通过 Web 松散地耦合到多个 RDF 数据源上。例如,在 PlanetRDF.com 上,我们把多个作者的 weblog 集中起来,作者们在 RSS 1.0 feed 中用 RDF 提供内容。作者 feed 的 URL 本身就放在 RDF 图中,叫作 bloggers.rdf。

但是怎样才能在 RDF 图中发现并操纵需要的数据呢?SPARQL 协议和 RDF 查询语言(SPARQL)目前是 W3C 的工作草案,还在讨论当中。SPARQL 构建在以前的 RDF 查询语言(例如 rdfDB、RDQL 和 SeRQL)之上,拥有一些有价值的新特性。在本文中,我们将用三种驱动 PlanetRDF 的 RDF 图 —— 描述作者的 FOAF 图、他们的 RSS 1.0 feed 以及 bloggers 图 —— 来演示 SPARQL 能对数据做的一些有意思的事情。SPARQL 拥有针对各种平台和语言的实现;本文将重点介绍面向 Java 平台的 Jena 语义 Web 工具包。

本文假设您有 RDF 的工作知识,熟悉 RDF 的词汇(例如 Dublin Core、FOAF 和 RSS 1.0)。此外,本文还假设您有一些使用 Jena 语义 Web 工具包的经验。要想跟上所有这些技术的发展速度,请参阅后面 参考资料 部分中的链接。

一个简单 SPARQL 查询的剖析

我们首先从查看 PlanetRDF 的 bloggers.rdf 模型开始。该模型非常简单,通过 FOAF 和 Dublin Core 词汇为每个 blog 投稿者提供名称、blog 标题和 URL。图 1 显示了一个投稿者的基本图结构。完整的模型只是为我们汇集的每一篇 blog 日志重复这个结构而已。


图 1. bloggers.rdf 中的一个投稿者的基本图结构
bloggers.rdf 中的一个投稿者的基本图结构 

现在,我们来看一个针对博客模型的非常简单的 SPARQL 查询。比方说以下这个查询“根据名为 Jon Foobar 的人查找 blog 的 URL”,如清单 1 所示:


清单 1. 查找某一投稿者的 blog 的 URL 的 SPARQL 查询
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
SELECT ?url
FROM  <bloggers.rdf>
WHERE  {
    ?contributor foaf:name "Jon Foobar" .
    ?contributor foaf:weblog ?url .
}

查询的第一行只是为 FOAF 定义 PREFIX,这样就不必每次都用完整名称引用它。SELECT 子句指定查询应当返回的内容,在这个例子中,返回的是名为 url 的变量。SPARQL 变量用 ? 或 $作为前缀,这两个前缀是可以互换的,但在本文中,我坚持使用 ? 作为前缀。FROM 是一个可选的子句,它提供了将要使用的数据集的 URI。在这里,它只是指向一个本地文件,但是它也可以指向 Web 其他地方的某一个图的 URL。最后,WHERE 子句由一组三元模式组成,用基于 Turtle 的语法表示。这些三元模式共同构成了所谓的图形模式。

这个查询试图把图形模式的三元模式和模型进行匹配。将每个图形模式变量的绑定与模型节点进行匹配就成为一种查询解决方案,而 SELECT 子句中指定的变量值则成为查询结果的一部分。

在这个示例中,WHERE 子句的图形模式中的第一个三元组与 foaf:name 属性为“Jon Foobar”的节点匹配,并把它绑定到名为 contributor 的变量。在 bloggers.rdf 模型中,contributor 会和 图 1 顶部的空节点 foaf:Agent 匹配。图形模式的第二个三元组与 contributor 的 foaf:weblog 属性对应的对象匹配。这被绑定到url 变量,形成查询结果。




 


在 Jena 中使用 SPARQL

支持在 Jena 中使用 SPARQL 目前可以通过叫作 ARQ 的模块得以实现。除了实现 SPARQL 之外,ARQ 的查询引擎还可以解析使用 RDQL 或者它自己内部的查询语言表示的查询。ARQ 的开发很活跃,但它还不是标准 Jena 发行版本中的一部分。但是,可以从 Jena 的 CVS 仓库或者自包含的下载文件中获得它。

让 ARQ 运行起来很简单。只需要得到最新的 ARQ 发行包(要获得有关链接,请参阅后面 参考资料 部分),然后对其进行解压,把环境变量 ARQROOT 设置成指向 ARQ 目录即可。可能还需要恢复 ARQ bin 目录的读取和执行权限。如果把 bin 目录添加到执行路径中非常方便,那是因为它包含从命令行调用 ARQ 的包装器脚本。为了确定所有设置都已到位,请从命令行调用 sparql,确定看到了它的用法信息。清单 2 演示了所有步骤,清单 2 假设正在 UNIX 类的平台上工作,或者是在 Windows 下用 Cygwin 工作。(ARQ 还附带了在 Windows 下使用的.bat 脚本,但是它们用法和下面示例中的用法稍有差别。)


清单 2. 设置使用 Jena ARQ 的环境
$ export ARQROOT=~/ARQ-0.9.5
$ chmod +rx $ARQROOT/bin/*
$ export PATH=$PATH:$ARQROOT/bin
$ sparql
 Usage: [--data URL] [exprString | --query file]

从命令行执行 SPARQL 查询

现在就可以运行 SPARQL 查询了(参见清单 3)。我们将使用来自 清单 1的数据集和查询。因为查询使用 FROM 关键字指定要使用的图,所以只需把查询文件的位置提供给 sparql命令行即可。但是,查询需要在包含图的目录中运行,因为该图是在查询的 FROM 子句中用相对 URL 指定的。


清单 3. 用 sparql 命令执行简单查询
$ sparql --query jon-url.rq
----------------------------
| url                      |
============================
| <http://foobar.xx/blog>  |
----------------------------

有时,从查询中忽略 FROM 子句很有意义。这样就可以允许在执行查询的时候才把图传递给它。当从应用程序代码中使用 SPARQL 时,避免把数据集绑定到查询是一个好习惯 —— 例如,它允许把同一查询重用在不同的图上。可以在命令行用 sparql --data URL 选项在运行时指定图,其中 URL 是图的位置。这个 URL 既可以是本地文件的位置,也可以是远程图的 Web 地址。

用 Jena API 执行 SPARQL 查询

命令行 sparql 工具对于运行独立查询有用,同时 Java 应用程序也可以直接调用 Jena 的 SPARQL 功能。通过 com.hp.hpl.jena.query 包中的类,使用 Jena 来创建和执行 SPARQL 查询。使用 QueryFactory 是最简单的方法。QueryFactory 有各种 create() 方法,用来从文件或者 String 读取文本查询。这些 create() 方法返回 Query 对象,这个对象封装了解析后的查询。

下一步是创建 QueryExecution 的实例,这个类表示查询的一个执行。要获得 QueryExecution,请调用 QueryExecutionFactory.create(query, model),并传入要执行的 Query 以及查询要处理的 Model。因为查询的数据是编程方式提供的,所以查询不需要 FROM 子句。

QueryExecution 上有几种不同的执行方法,每个方法执行一种不同类型的查询(请参阅标题为“其他类型的 SPARQL 查询”的侧栏,以获得更多信息)。对于简单的 SELECT 查询,可以调用 execSelect(),该方法将返回 ResultSet。ResultSet 支持在查询返回的每个 QuerySolution 上进行迭代,这提供了对每个绑定变量值的访问。另外,还可以使用 ResultSetFormatter,以不同的格式输出查询结果。

清单 4 显示了一个把这些步骤放在一起的简单方法。它执行一个针对 bloggers.rdf 的查询,并把结果输出到控制台。


清间 4.用 Jena API 执行一个简单查询
// Open the bloggers RDF graph from the filesystem
InputStream in = new FileInputStream(new File("bloggers.rdf"));
// Create an empty in-memory model and populate it from the graph
Model model = ModelFactory.createMemModelMaker().createModel();
model.read(in,null); // null base URI, since model URIs are absolute
in.close();
// Create a new query
String queryString = 
 "PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> " +
 "SELECT ?url " +
 "WHERE {" +
 "      ?contributor foaf:name /"Jon Foobar/" . " +
 "      ?contributor foaf:weblog ?url . " +
 "      }";
Query query = QueryFactory.create(queryString);
// Execute the query and obtain results
QueryExecution qe = QueryExecutionFactory.create(query, model);
ResultSet results = qe.execSelect();
// Output query results 
ResultSetFormatter.out(System.out, results, query);
// Important - free up resources used running the query
qe.close();




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编写更复杂的查询

迄今为止,您已经看到了两种运行简单 SPARQL 查询的方法:用命令行 sparql 工具,用 Java 代码调用 Jena API。在这一节中,我将介绍更多 SPARQL 的特性,以及它们支持的更复杂的查询。

RDF 经常被用来表示半结构化的 数据。这意味着在一个模型中,两个相同类型的节点可能有两个不同的属性集。例如,在 FOAF 模型中,对人的描述可能只包含电子邮件地址;而作为另一个选择,它也可以包含真实名称、IRC 昵称、描绘个人照片的 URL,等等。

提炼查询结果

为了进一步提炼查询的结果,SPARQL 拥有 DISTINCT、LIMIT、OFFSET 和 ORDER BY 关键字,它们操作或多或少与它们在 SQL 中的对应物有些类似。DISTINCT 可能只用在 SELECT 查询上,格式为 SELECT DISTINCT。它会从结果集中清除重复的查询结果,让留下的每个结果都是惟一的。其他关键字都放在查询的 WHERE 子句之后。LIMIT n 把查询返回的结果数量限制在 n 个, 而 OFFSET n 则忽略前面 n 个结果。ORDER BY ?var 会根据 ?var 的自然顺序对结果进行排序,例如,如果 var 是字符串值,则按字母顺序排序。可以用 ASC[?var] 和 DESC[?var] 指定排序的方向。

当然,可以把 DISTINCT、LIMIT、OFFSET 和 ORDER BY 组合在查询中。例如,可以用 ORDER BY DESC[?date] LIMIT 10 找到 RSS feed 中最新的十个条目。

清单 5 显示了一个非常小的 FOAF 图,用 Turtle 语法表示。它包含对 4 个虚构人物的描述,但是每个描述都有不同的属性集。


清单 5. 一个描述 4 个虚构人物的小 FOAF 图
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .
_:a foaf:name         "Jon Foobar" ;
    foaf:mbox         <mailto:jon@foobar.xx> ;
    foaf:depiction    <http://foobar.xx/2005/04/jon.jpg> .
_:b foaf:name         "A. N. O'Ther" ;
    foaf:mbox         <mailto:a.n.other@example.net> ;
    foaf:depiction    <http://example.net/photos/an-2005.jpg> .
_:c foaf:name         "Liz Somebody" ;
    foaf:mbox_sha1sum "3f01fa9929df769aff173f57dec2fe0c2290aeea"
_:d foaf:name         "M Benn" ;
    foaf:depiction    <http://mbe.nn/pics/me.jpeg> .

可选匹配

假设您想编写一个查询,返回清单 5 的图中所描述的每个人的名字,以及每个人的照片的链接(如果有照片的话)。在 foaf:depiction 中包含的图形模式的 SELECT 查询可能只会发现三个结果。Liz Somebody 不会形成结果,因为虽然它有 foaf:name 属性,但它没有 foaf:depiction 属性,而如果要与查询匹配的话,那么这两个属性都需要。

帮助就在眼前,就是 SPARQL 的 OPTIONAL 关键字。可选块 定义了附加图形模式,即使模式不匹配,不会造成结果被拒绝,但在匹配的时候,图形模式会被绑定到图形上。清单 6 演示了一个查询,在清单 5 的 FOAF 数据中查找每个人的 foaf:name,而且可以选择性地查找伴随的 foaf:depiction。


清单 6. 用可选块查询 FOAF 数据
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
SELECT ?name ?depiction
WHERE { 
        ?person foaf:name ?name .
        OPTIONAL {
            ?person foaf:depiction ?depiction .
        } .
      }

清单 7 显示了运行清单 6 的查询的结果。所有查询结果都包含人名,可选的图形模式则只在 foaf:depiction 属性存在的时候才绑定;如果没有,就从结果中忽略。从这种意义上说,查询与 SQL 中的左外连接相似。


清单 7. 清单 6 的查询结果 
------------------------------------------------------------
| name           | depiction                               |
============================================================
| "A. N. O'Ther" | <http://example.net/photos/an-2005.jpg> | 
| "Jon Foobar"   | <http://foobar.xx/2005/04/jon.jpg>      |
| "Liz Somebody" |                                         |
| "M Benn"       | <http://mbe.nn/pics/me.jpeg>            |
------------------------------------------------------------

可选块可以包含任何图形模式,不仅仅是像清单 6 所示的那种单一的三元模式。可选块中的所有查询模式都匹配,才能让可选模式成为查询结果的一部分。如果查询有多个可选块,那么它们会分别发挥作用 —— 可能在结果中被忽略,也可能存在于结果中。可选块也可以嵌套,在这种情况下,只有外部可选块的模式与图形匹配时,才考虑内部可选块。

替换匹配

FOAF 图形用人们的电子邮件地址来惟一地标识他们。出于隐私的考虑,有些人喜欢用电子邮件地址的哈希码。纯文本的电子邮件地址用 foaf:mbox 属性表示,而电子邮件地址的哈希码则用 foaf:mbox_sha1sum 属性表示;这两个属性在人们的 FOAF 描述中通常是互斥的。在这种情况下,可以用 SPARQL 的 替代匹配 特性来编写查询,该查询返回任何可用的属性。

替换匹配的定义方式是写出多个替换图形模式,中间用 UNION 关键字连接。清单 8 显示的查询在 清单 5 中的 FOAF 中查找每个人的名字,以及他们的 foaf:mbox 或foaf:mbox_sha1sum。M Benn 不是查询结果,因为它既没有 foaf:mbox 属性也没有 foaf:mbox_sha1sum 属性。与 OPTIONAL 图形模式相比,至少 要有一个替换模式和某个查询结果匹配;如果UNION 匹配中的分支都匹配,那么会生成两个结果。


清单 8. 有替代匹配的查询和查询结果
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
SELECT ?name ?mbox
WHERE {
  ?person foaf:name ?name .
  {
      { ?person foaf:mbox ?mbox } UNION { ?person foaf:mbox_sha1sum ?mbox }
  }
}
---------------------------------------------------------------------
| name                 | mbox                                       |
=====================================================================
| "Jon Foobar"         | <mailto:jon@foobar.xx>                     |
| "A. N. O'Ther"       | <mailto:a.n.other@example.net>             |
| "Liz Somebody"       | "3f01fa9929df769aff173f57dec2fe0c2290aeea" |
---------------------------------------------------------------------

值约束条件

SPARQL 中的 FILTER 关键字对绑定变量的值进行约束,从而限制查询的结果。这些值约束条件是对布尔值进行计算的逻辑表达式,并且可以与逻辑操作符 && 和 || 组合使用。例如,可以用过滤器把返回名称列表的查询修改成只返回和指定正则表达式匹配的名称。或者,如清单 9 所示,过滤器在项目的出版日期上设置限制,从而找到 RSS feed 中在两个特定日期之间发布的项目。清单 9 还显示了如何使用 SPARQL 的 XPath 样式的类型转换特性(在这里,是将 date 变量转换成 XML Schema 的 dateTime 值),以及如何用^^xsd:dateTime 在文字日期字符串上指定相同的数据类型。这可以确保在查询中使用日期比较,而不是标准的字符串比较。


清单 9. 用过滤器检索在 2005 年 4 月发布的 RSS feed 项目
PREFIX rss:   <http://purl.org/rss/1.0/>
PREFIX xsd:   <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>
PREFIX  dc:   <http://purl.org/dc/elements/1.1/>
SELECT ?item_title ?pub_date
WHERE {
      ?item rss:title ?item_title .
      ?item dc:date ?pub_date .
      FILTER xsd:dateTime(?pub_date) >= "2005-04-01T00:00:00Z"^^xsd:dateTime &&
             xsd:dateTime(?pub_date) < "2005-05-01T00:00:00Z"^^xsd:dateTime
      }





处理多个图形

迄今为止,我所演示的所有查询只包含一个 RDF 图的数据集。在 SPARQL 的术语中,这些查询针对的是 后台图(background graph)。后台图是指:在使用 Jena 的 API 时,通过某个查询的 FROM 子句、sparql 命令的 --data 开关或者通过向 QueryExecutionFactory.create() 传递一个模型来指定的图。

其他类型的 SPARQL 查询

除了本文使用的 SELECT 查询之外,SPARQL 还支持另外三种查询。如果查询的图形模式在数据集中有匹配物,那么 ASK 将返回 “yes”,如果没有匹配物,则返回 “no”。DESCRIBE 返回一个图形,其中包含和图形模式匹配的节点的相关信息。例如,DESCRIBE ?person WHERE { ?person foaf:name "Jon Foobar" } 会返回一个图,其中包括来自 Jon Foobar 的模型的三元模式。最后,CONSTRUCT 用来为每个查询结果输出一个图形模式。这样就可以直接从查询结果创建新的 RDF 图。可以把 RDF 图上的 CONSTRUCT 查询想像成与 XML 数据的 XSL 转换类似的东西。

除了后台图,SPARQL 还能查询任意数量的 命名图。这些附加的图是根据它们的 URI 来识别的,而这些 URI 在一个查询内是互不相同的。在研究使用命名图的方法之前,我要解释一下如何向查询提供这些 URI。与后台图一样,命名图可以在查询内部用 FROM NAMED <URI> 指定,在这里,是通过 URI 来指定图。另外,也可以用 --named URL 把命名图提供给 sparql 命令,URL 用于指定图的位置。最后,可以用 Jena 的DataSetFactory 类指定要用编程方式查询的命名图。

在 SPARQL 查询内部用 GRAPH 关键字调用命名图,后面是图的 URI 或变量名。这个关键字后面是要与图匹配的图形模式。

在特定图中查找匹配

当 GRAPH 关键字和图的 URI(或者已经绑定到图的 URI 的变量)一起使用时,图形模式就被应用到这个 URI 标识的任何图。如果在指定的图中发现匹配物,那么该匹配物就成为查询结果的一部分。在清单 10 中,有两个 FOAF 图被传递给查询。查询结果是在两个图中都可以发现的那些人的名字。注意,表示每个 FOAF 图的那些人的节点是空节点,它们的作用范围有限,只在包含它们的图中有效。这意味着表示同一个人的节点不能在查询的两个命名图中同时存在,所以必须用不同的变量 (x 和 y)来表示它们。


清单 10. 查找在两个命名 FOAF 图中都描述的那些人的查询
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
SELECT ?name
FROM NAMED <jon-foaf.rdf>
FROM NAMED <liz-foaf.rdf>
WHERE {
  GRAPH <jon-foaf.rdf> {
    ?x rdf:type foaf:Person .
    ?x foaf:name ?name .
  } .
  GRAPH <liz-foaf.rdf> {
    ?y rdf:type foaf:Person .
    ?y foaf:name ?name .
  } .
}

查找包含某个模式的图

使用 GRAPH 的另一种方法是在它后面跟一个未绑定变量。在这种情况下,图形模式被应用到查询可以使用的每个命名图中。如果模式和其中一个命名图匹配,那么这个图的 URI 就被绑定到 GRAPH 的变量上。清单 11 的 GRAPH 子句和提供给查询的命名图中的每个人员节点匹配。匹配的人名被绑定到 name 变量,而 graph_uri 变量绑定到与模式匹配的图的 URI 上。查询的结果也显示出来。有一个名称 A. N. O'Ther 被匹配了两次,因为在 jon-foaf.rdf 和 liz-foaf.rdf 中都描述了这个人。


清单 11. 确定哪个图描述了不同的人
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
SELECT ?name ?graph_uri
FROM NAMED <jon-foaf.rdf>
FROM NAMED <liz-foaf.rdf>
WHERE {
    GRAPH ?graph_uri {
      ?x rdf:type foaf:Person .
      ?x foaf:name ?name .
    }
}
--------------------------------------------------------
| name                 | graph_uri                     |
========================================================
| "Liz Somebody"       | <file://.../jon-foaf.rdf>     |
| "A. N. O'Ther"       | <file://.../jon-foaf.rdf>     |
| "Jon Foobar"         | <file://.../liz-foaf.rdf>     |
| "A. N. O'Ther"       | <file://.../liz-foaf.rdf>     |
--------------------------------------------------------

XML 格式的查询结果

SPARQL 允许以 XML 格式返回查询结果,采用的格式叫作 SPARQL 变量绑定结果 XML 格式。这个用 schema 定义的格式是 RDF 查询和 XML 工具及库之间的桥梁。

这项功能还有许多潜在用途。可以把 SPARQL 查询的结果通过 XSLT 转换成 Web 面或 RSS feed,通过 XPath 访问结果,或者把结果文件返回给 SOAP 或 AJAX 客户。要以 XML 格式返回查询结果,请使用 ResultSetFormatter.outputAsXML() 方法,或者在命令行指定 --results rs/xml。

组合后台数据和命名图

查询也可以把后台数据和命名图结合在一起使用。清单 12 用来自 PlanetRDF.com 的活动的聚合 RSS feed 作为后台数据,结合一个包含我自己的配置档案的命名图对它进行查询。我的想法是创建一个个性化的 feed,找到我认识的一些博客最新发表的十个贴子。查询的第一部分找到了 FOAF 文件中代表我的那些节点,然后找到了图中描述的、我认识的那些人的名字。第二部分在这些人创建的 RSS feed 中查找项目。最后,按照项目的创建时间对结果集进行排序,而且限制只返回十个结果。


清单 12. 得到一个个性化的活跃的 PlanetRDF feed
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX rss:  <http://purl.org/rss/1.0/>
PREFIX dc:   <http://purl.org/dc/elements/1.1/>
SELECT ?title ?known_name ?link
FROM <http://planetrdf.com/index.rdf>
FROM NAMED <phil-foaf.rdf>
WHERE {
        GRAPH <phil-foaf.rdf> {
          ?me foaf:name "Phil McCarthy" .
          ?me foaf:knows ?known_person .
          ?known_person foaf:name ?known_name .
        } .
           
        ?item dc:creator ?known_name . 
        ?item rss:title ?title . 
        ?item rss:link ?link . 
        ?item dc:date ?date. 
      }
ORDER BY DESC[?date] LIMIT 10

虽然这个查询只是返回标题、名称和 URL 的列表,但是更复杂的查询可以从匹配项目提取出所有数据。采用 SPARQL 的 XML 结果格式(请参阅标题为“XML 格式的查询结果”的侧栏)与 XSL 样式表结合,还可以创建博客日志的个性化的 HTML 视图,甚至生成另一个 RSS feed。

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weixin_30239339的博客 518

知识图谱 Graph Rag 概念速通

时隔一年又回来做graph rag了,重新梳理一下知识图谱和graph rag的一些概念,下一篇写一些现有的graph rag 的横向对比。

Scabbards_的博客 778

基于python的电商评论文本分析

本文基于京东平台安井手抓饼2000余条评论数据,运用Python文本分析技术(包括分词、词频统计、LDA主题模型等)探究消费者评价特征。研究发现:1)产品评价聚焦口味("好吃")、性价比("一分钱")和便捷性("早餐");2)京东物流服务获得高度认可;3)销售旺季集中在11月至次年1月。分析揭示了速冻食品消费者的核心关注点,为商家优化产品与服务提供数据支持,同时展示了文本挖掘技术在电商评论分析中的实用价值。

weixin_50902344的博客 8347

Ontology 本体论是什么?从哲学概念到 AI、知识图谱与软件工程

Ontology(本体论)在计算机科学中的应用 Ontology(本体论)源自哲学,研究“存在什么”,但在计算机领域演变为对特定领域的概念、关系及规则的形式化描述。它定义了一个领域中的“世界组成”及相互关系,包括: 核心元素:类(Class)、实例(Instance)、属性(Property)、关系(Relation)、继承(Hierarchy)、约束(Constraint)和推理(Inference)。 与数据库的区别:数据库关注数据存储,而Ontology注重语义表达和知识逻辑(如“员工属于公司”这类关

JavaPub 944

瑞萨RH850/U2A8以太网模块mcal说明

如下所有功能的支持需要在达芬奇中开启EthGlobalTimeSupport。秒[32bit], 纳秒[32bit], 纳秒小数[20bit]每一帧发送数据的相关结构缓冲区都放在变量。每一帧接收数据的相关结构缓冲区都放在变量。

至道无难,唯嫌拣择。 1862

BEV感知技术全景解析:从纯视觉到多传感器融合的实战指南

本文全面解析了自动驾驶中的BEV感知技术,从纯视觉到多传感器融合的实战应用。文章深入探讨了BEV如何提供“上帝视角”,对比了IPM、Lift-Splat-Shoot及Transformer等核心实现范式,并详细阐述了多传感器融合(尤其是中融合)的工程实践与优势,为开发者提供了从理论到原型搭建的完整指南。

win55的博客 1141

Ontop 详解:不搬数据库,也能把 MySQL / PostgreSQL 变成知识图谱

VKG可以翻译成:虚拟知识图谱。图并不真正完整存储在那里。MySQLPostgreSQLOracleOntologyMappingSPARQL↓Ontology↓Mapping↓Ontop↓SQL↓SQLOntop 负责中间翻译。这就是它的核心。Ontop 让关系数据库无需迁移数据,就可以通过 Ontology 和 Mapping 被虚拟成知识图谱,并使用 SPARQL 查询。如何存一张图如何让现有数据库拥有知识图谱的语义能力。

JavaPub 1450

MATLAB 论文复现——面向紧急需求响应的规模化灵活资源负荷管理快速决策方法

其次,对灵活资源参与EDR的功率分配模型进行了建模,并提出了基于分层分布式共识算法的快速决策方法,对功率分配模型进行快速求解,以满足EDR实时性的需求,在保证较高精度的前提下提高了决策速度。[1]孔祥玉,杨至端,孙裕策,等.面向紧急需求响应的规模化灵活资源负荷管理快速决策方法[J/OL].电力系统自动化,1-13[2024-07-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20240709.1843.002.html.关键词: 规模化灵活资源;

sjr1478的博客 374

端到端关联数据工程:构建可生长的知识网络

关联数据(Linked Data)是一种以URI为标识、基于RDF模型实现数据互连的技术范式,其核心原理在于将链接能力内嵌于数据全生命周期,而非后期附加。它通过语义化建模、可验证的本体约束与内容协商机制,赋予数据自我指认与跨源印证能力,显著提升知识复用效率与AI训练数据质量。典型应用场景包括金融合规图谱、医疗器械知识库、供应链风险分析等需强语义关联的领域。本文聚焦‘端到端’工程实践,覆盖URI设计稳定性、自动化链接构建、ShEx校验、容器化部署及链接质量CI/CD等关键环节,强调从源头埋点到前端导航的闭环落

weixin_30731305的博客 438

三种方法教你下载大模型到本地,总有一种适合你

本文主要介绍了下载大模型到本地的三种解决方案,希望能对同学们有所帮助。 文章目录 1. 场景/问题描述 2. 方案一:使用git 3. 方案二:镜像站 4. 方案三:高速下载工具(变体及自定义代码) 4.1 aria2 4.2 自定义代码

weixin_43178406的博客 17万+

高云FPGA系列教程(8):ARM串口数据接收(中断和轮询方式)

GW1NSR-4C ARM部分共有2个串口外设,都挂载在APB1总线上,最高支持波特率921.6Kbit/s,无奇偶校验位,8位数据位,1位停止位,支持高速测试模式 HSTM(High Speed Test Mode),即每个时钟周期输出1位数据,可以在短时间内传输大量数据。官方手册上没有描述发送和接收缓存FIFO的深度,所以不确定是否支持缓存。

whik1194的博客 1685

OpenMetadata技术架构深度解析:构建企业级AI就绪的语义数据上下文平台

在数据驱动决策的时代,企业面临的核心挑战已从数据采集转向数据理解。数据孤岛、语义歧义、质量黑洞和治理断层,这些传统元数据管理的痛点正在严重制约AI时代的智能化转型。OpenMetadata作为开源的语义数据上下文平台,通过统一的知识图谱架构和MCP协议,为企业构建了AI就绪的元数据基础设施,实现了从被动数据目录到主动语义上下文的范式转变。 ## 架构层:分布式元数据存储与知识图谱引擎 Open

gitblog_00123的博客 340

【Zephyr驱动专题】01_深扒MPU6050陀螺仪寄存器

MPU6050作为最常用的6轴运动跟踪器件,其寄存器配置直接影响传感器性能和功能实现。本文将深入解析关键寄存器,并使用逻辑分析仪抓取信号进行分析。

zero的博客 1573

【Agent Harness】Gliding Horse 核心设计理念,不跟风开发自己的AI Agent

Gliding Horse Agent OS 建立在两个通用框架5W2H(What-做什么、Why-为什么、Who-谁做、When-何时、Where-何地、How-怎么做、How Much-多少资源)任务本体回答:"到底需要做什么?目的:明确意图、约束和成功标准时机:在任务初始化阶段应用PDCA 循环(Plan-计划、Do-执行、Check-检查、Act-改进)执行模型回答:"我们如何系统地执行和改进?目的:提供带持续反馈的迭代执行时机:贯穿任务生命周期专业模型(技能扩展)

Ik20uAosn的博客 266

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Devexpress16.2.6破解工具

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智能体编排检索中结构化关联数据的应用与架构设计

检索增强生成(RAG)技术通过结合检索系统与大语言模型,有效提升了模型生成内容的准确性和事实性。其核心原理在于利用向量化技术将非结构化文本转换为语义空间中的向量表示,通过相似度计算从知识库中召回相关信息片段,作为上下文输入模型以辅助生成。这一技术价值在于突破了模型自身知识的时间与容量限制,使其能够动态获取外部知识,从而广泛应用于企业知识库问答、智能客服和文档分析等场景。然而,传统向量检索在处理复杂、多跳的逻辑推理问题时,常因信息碎片化而面临挑战。为此,引入结构化关联数据(如知识图谱)作为记忆层,并与智能体编

weixin_34210740的博客 467

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

本体相关的开源项目有哪些?从 Ontology 到 Knowledge Graph,再到 AI Agent

本文探讨了当前大模型生态中一个关键趋势:模型的实际体验不仅取决于模型本身,更依赖于其配套的Harness(工具链系统)。作者创建了GitHub仓库"Awesome DeepSeek Harness",专门收集与DeepSeek模型相关的Harness、插件、客户端及Agent项目。文章指出,一个完整的Harness系统包含文件处理、Shell交互、记忆管理、多Agent协作等模块,这些组件共同将基础聊天机器人升级为实用Agent。作者认为,未来AI能力的竞争重点将从单一模型转向"Model + Harnes

JavaPub 486

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

古典AI与现代AI融合:神经符号推理与混合智能体架构实战

人工智能(AI)领域长期存在符号主义与连接主义两大技术路线。符号主义AI基于逻辑推理和知识表示,擅长可解释的规则推导;连接主义AI以深度学习为代表,擅长从数据中学习复杂模式。神经符号AI(Neuro-Symbolic AI)作为新兴融合范式,旨在结合两者的优势:利用神经网络处理感知和模糊信息,同时借助符号系统进行精确推理和规划,从而提升AI的可解释性、数据效率和逻辑一致性。这一技术对构建可靠、可解释的AI系统具有重要价值,尤其在需要复杂决策、常识推理和高风险验证的应用场景中,如智能问答、业务自动化和知识管理

weixin_34293246的博客 372

Ontology 为什么突然又火了?从知识图谱到 AI Agent

Ontology(本体论)与AI技术的融合探索 本仓库致力于研究Ontology在知识建模领域的应用,特别是与AI、大语言模型、知识图谱等技术的结合。Ontology通过形式化定义领域概念、实体及其关系,为机器理解复杂世界提供结构化框架。随着大模型时代的到来,Ontology的价值重新凸显——它弥补了LLM在知识结构化上的不足,而LLM则解决了传统Ontology构建成本高、使用门槛高的问题。 核心观点: 历史与现状:Ontology源于哲学,后发展为知识建模工具,早期因构建成本高、查询复杂未能普及 LLM

JavaPub 1539

智能体记忆层设计:融合结构化关联数据与向量检索的双引擎架构

在构建智能体(Agent)与检索增强生成(RAG)系统时,如何让机器更精准地理解和利用知识是关键挑战。传统方法主要依赖向量检索,通过语义相似度匹配非结构化文本片段,这虽然能处理开放域的意图理解,但在处理涉及多实体、多跳的复杂逻辑查询时,往往显得力不从心,难以拼凑出清晰的逻辑链条。其核心原理在于,向量检索本质上是基于统计的模式匹配,缺乏对实体间明确关系的理解。为了突破这一局限,引入结构化关联数据(如知识图谱)作为智能体的记忆层,与向量检索形成互补的双引擎架构,具有重要技术价值。这种架构让智能体同时拥有基于相似

weixin_30915275的博客 413

ICD-11临床术语结构化编码工具:规则+本体驱动的医疗AI数据清洗方案

ICD(国际疾病分类)是医疗AI与真实世界研究中临床文本标准化的核心基础设施,其本质是将非结构化病历语言映射为可计算、可追溯、合规范的结构化编码。实现这一目标的关键不在于大模型生成能力,而在于语义准确性、推理可解释性与知识更新敏捷性——这正是基于规则引擎、OWL本体推理和轻量BiLSTM混合架构的技术价值所在。该方案天然适配电子病历评级、NMPA注册申报、RWS数据治理及生信多组学关联分析等强合规、高复用场景,尤其解决ICD-11中文映射缺失、PDF解析失败、商业API成本高、模型不可审计等一线研发痛点。

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JavaerScott
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