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AI摘要
博客内容涉及多个基于知识图谱的问答系统实例，包括使用Python的RefO库实现KBQA，医疗知识图谱问答系统，以及电影问答系统的构建。这些系统通过解析自然语言问句，生成SPARQL查询，从知识库中获取答案。
当时上知识图谱课程，整理的几个有关知识图谱的实战例子。
1.知识图谱简介相关
这是一份通俗易懂的知识图谱技术与应用指南
2.知识图谱相关例子
基于 REfO 的 KBQA 实现及示例
基于Python模块RefO实现的知识库问答初级系统。该问答系统可以解析输入的自然语言文教局生成SPARQL查询，进一步请求后台基于TDB数据库的Apache Jena Fuseki服务，得到结果。
基于知识图谱的问答系统(KBQA)
KBQA简单讲就是将问题带入提前准备好的知识库寻求答案的一种基于知识库的问答系统。该问答系统可以解析输入的自然语言问句，主要运用REFO库的对象正则表达式匹配得到结果，然后利用对应的SPARQL查询语句，请求后台基于TDB知识谱图数据库的服务，最终得到我们想要的结果。
300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统-目录
第八篇：知识图谱的实际应用案例分析
在本系列文章中，我们已经深入探讨了知识图谱的概念、技术细节和它在各个领域的实际应用案例。通过案例分析，我们可以看到知识图谱不仅仅是一个理论概念，而是一种强大的工具，它能够为不同行业的决策过程带来洞察力和效率。例如，在医疗保健领域，知识图谱通过整合病人的医疗记录、相关的医学研究和临床试验数据，为医生提供了一个全面的疾病知识库。这样可以帮助医生更快地诊断、更有效地制定治疗方案。同样，在金融服务行业中，知识图谱的应用在风险评估和欺诈检测上显现出其价值，因为它能够发现数据之间隐含的关联，从而预测和防范潜在的风险。
知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
基于知识图谱下的推荐算法是基于知识图谱的基础上，通过利用用户历史行为和知识图谱中的实体之间的关系，从图谱中获取推荐信息的一种推荐算法。关系抽取是指从自然语言文本中抽取实体之间的关系信息的过程，其目的是构建知识图谱中的关系。在知识图谱中，节点和关系之间的关联关系可以用来进行推理，通过使用Neo4j的算法以及自定义的规则，可以根据已有的信息自动推理出新的知识。使用Neo4j，可以对知识图谱中的节点和关系进行各种统计和分析，包括节点的度、中心性、社区检测等，从而可以洞察知识图谱的结构和演化。
为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生
我的知乎专栏，对知识图谱感兴趣的朋友可以关注。标题的命名顺序可能让有的读者不太习惯。通常在介绍一个陌生事物的应用前，我们先给出其定义。之所以换个顺序，是为了不让读者一开始就接触比较冰冷生硬的概念刻板描述(后面我尽量用更具体、准确的例子来表达)，另一方面也是为了通过现实生活中的例子自然的引入知识图谱的概念。希望通过这种方式加深读者的印象和理解。为了减轻读者理解的负担，我尽可能地避免引入过多的概念和技术
言简意赅，盘点知识图谱在各领域的应用
言简意赅，盘点知识图谱在各领域的应用01 语义匹配02 搜索推荐03 问答对话04 推理决策05 区块链协作 什么是知识图谱？通俗易懂 01 语义匹配 语义匹配是搜索推荐、智能问答和辅助决策的基础。在没有知识图谱以前，文本匹配主要依靠字面匹配为主，通过数据库搜索来获取匹配结果。但这种做法存在两个问题，一方面是文本输入本身的局限性造成检索遗漏；另一方面，检索结果的评价缺少可解释性，排序受到质疑，因此往往无法搜到想要的结果。 知识图谱的出现有效解决了上述两个问题，一方面通过关键词扩展获得更多输入效果，另一方面通
总结：知识图谱KG+大模型LLM
知识图谱KG+大模型LLM
iText2KG：使用LLM构建增量知识图谱（KG）
使用大型语言模型 ( LLM ) 构建增量知识图谱 ( KG ) 的 iText2KG 框架。一个强大的 KG 构建框架，该框架利用了 LLM 的优势，解决了该领域的重大挑战，并提出了一种模块化方法，可增强不同领域的灵活性和适用性。
【10】知识图谱实战案例（动手做）
然而，对于更大量的中小微企业，既无法公开获得企业真实财务信息，也无这些企业的公开信用信息，在强变量缺失的情况下，如何利用弱变量客观公正评价企业经营状况，正是。针对性的填充空置，根据这个工作的类别的平均值，最大值和最小值进行填充，填充的时候考虑公司的注册的时间，针对性的去掉重复的数据，数据本省的噪声，去掉完全相同的数据，比如投资数据出现两份。统计特征，比如投资公司的个数，违约的个数等，在本省内的个数和本省外的个数，计算每一个个体与分组之间的偏离距离，计算分组的均值，得到与每个个体的分组。
知识图谱嵌入经典方法（Trans系列、KG2E）
1. 知识图谱嵌入 相关内容部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147542008 2.1 知识表示的一些背景知识 通常，我们使用三元组(head, relation, tail)来表示知识。在这里，头和尾是实体。例如，(sky tree, location, Tokyo)。我们可以用独热向量来表示这个知识。但实体和关系太多，维度太大。当两个实体或关系很近时，独热向量无法捕捉相似度。受Wrod2Vec模型的启发，我们想用分布表示来表示实体和关系。 1.1.1 下游任务的应用
知识图谱实战导论：从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战
DB-GPT基于 FastChat 构建大模型运行环境，并提供 vicuna 作为基础的大语言模型。此外，通过LangChain提供私域知识库问答能力，且有统一的数据向量化存储与索引：提供一种统一的方式来存储和索引各种数据类型，同时支持插件模式，在设计上原生支持Auto-GPT插件，具备以下功能或能力根据自然语言对话生成分析图表、生成SQL与数据库元数据信息进行对话, 生成准确SQL语句与数据对话, 直接查看执行结果。
LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读
分享一张有趣的图，意思是在分类场景下，使用大模型和fasttext的效果，评论也很逗。这其实背后的逻辑是，在类别众多的分类场景下，尤其是在标注数据量不缺的情况下，大模型的收益是否能够比有监督模型的收益更多。这个例子虽然没有说标注数据量，但估计量不会少。我们继续回到知识图谱与大模型的话题:读到一个大模型和知识图谱融合的有趣工作《 Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph》(
【RAG系列】KG-RAG 用最简单的方式将知识图谱引入RAG
介绍如何用最简单的方法将知识图谱加入到RAG的原因、挑战和具体方法，详细实现可见源码。
一个增量式构建知识图谱的项目：iText2KG
该模块处理原始文档，并根据用户定义的模式将其重新表述为语义块。它通过关注相关信息并以预定义的格式对其进行结构化来提高信噪比。
KG-RAG: 知识图谱增强的检索增强生成技术
在一个具体的测试中,研究人员比较了使用和不使用KG-RAG的GPT-4在回答关于FDA批准药物的问题时的表现。结果显示,使用KG-RAG的GPT-4能够提供更加准确和详细的信息,而没有使用KG-RAG的GPT-4则可能给出不完整或过时的答案。通过将结构化知识与先进的语言理解能力相结合,KG-RAG正在推动AI系统向更智能、更可靠的方向发展,为未来的人工智能应用开辟了新的可能性。: 通过结合知识图谱的结构化信息,KG-RAG能够显著减少LLM的幻觉问题,提供更加准确和可靠的回答。
知识图谱增强的RAG(KG-RAG)详细解析
KG-RAG 表示基于知识图谱的RAG(Retrieval Augmented Generation)检索增强.
知识图谱编辑器(KG-Editor)
基于 Vue 2.x + G6 3.8 + Vuetify 的可视化知识图谱编辑器(KG-Editor) 演示地址 KG-Editor 功能介绍 添加节点—双击画布空白处添加节点 编辑节点—点击节点后可在右侧配置器进行编辑节点 添加连线—鼠标移入节点后显示锚点，点击锚点后便作为起始节点，点击其它节点实现连线 编辑连线—点击连线后可在右侧配置器进行编辑连线 缩略图 —右侧导航器实现缩略图 撤销功能 点击按钮撤销 Ctrl + Z撤销 重做功能 复制节点功能 点击按钮.
LLM+知识图谱新工具！ iText2KG：使用大型语言模型构建增量知识图谱
大多数可用数据都是非结构化的，因此很难获取有价值的信息。自动构建知识图谱 (KG) 对于结构化数据和使其可访问至关重要，可让用户有效地搜索信息。KG 还有助于洞察、推理和推理。传统的 NLP 方法（例如命名实体识别和关系提取）是信息检索的关键，但面临局限性，包括使用预定义的实体类型和需要监督学习。当前的研究利用大型语言模型的功能，例如零次或少量学习。然而，未解决和语义重复的实体和关系仍然带来挑战，导致图表不一致并需要大量的后处理。此外，大多数方法都依赖于主题。
R2-KG：通用双Agent框架，用于知识图谱上的可靠推理
本周阅读的论文题目是《R2-KG: General-Purpose Dual-Agent Framework for Reliable Reasoning on Knowledge Graphs》（《R2-KG：通用双Agent框架，用于知识图谱上的可靠推理》）。近期研究将大型语言模型（LLM）与知识图谱（KG）相结合，以增强推理能力，在不进行额外训练的情况下提高推理准确度，同时减轻幻觉问题。
【ESP32开发】——开发环境搭建（VSCode+PlatformIO）
本章内容主要介绍ESP32的开发环境搭建（基于VSCode+PlatformIO）的流程与相应的注意事项，避免开发ESP32止于环境搭建！在项目的维护过程中，可以更好地管理和更新代码、调试问题，并且能够快速适应和采用新的功能、库或硬件平台。：VSCode 的代码提示和自动补全功能，以及 PlatformIO 的管理工具，都能帮助你编写规范、格式良好且易于阅读的代码。：Arduino 框架是一种简单、易用的嵌入式开发框架，适用于快速原型开发和小型项目。需要选择对应自己开发的开发板型号。
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