description方法的使用场景

/* description方法的使用场景

   默认情况下,利用NSLog%@输出对象时,结果是<类名:内存地址>

    1.会调用对象的description方法

    2.拿到-description方法的返回值 (NSString *)显示到屏幕上

    3.-description方法默认返回的是(类名+内存地址)


 */

-(NSString *)description

{

    return [NSStringstringWithFormat:@"PermissionCategory= %@ PermissionCategoryType= %@ PermissionCode = %@  UserCode= %@ ",self.PermissionCategory,self.PermissionCategoryType,self.PermissionCode,self.UserCode ];

}

### GraphRAG 的适用场景 GraphRAG 是一种基于图结构的知识表示模型,特别适用于需要处理复杂关系数据的应用场景。这种技术能够有效地捕捉实体之间的多层关联,从而提供更精准的信息检索和服务推荐。 对于涉及大量相互关联的数据集的任务来说,GraphRAG 提供了一种强大的解决方案[^1]。例如,在医疗健康领域中,通过构建疾病、症状以及治疗方案之间复杂的网络连接,可以帮助医生更快捷准确地诊断病情并制定个性化治疗计划;在金融风控方面,则可以用于识别潜在风险因素及其传播路径,提高预警系统的灵敏度和准确性。 另外,由于其良好的扩展性和灵活性,GraphRAG 还非常适合于那些随着时间推移不断增长变化的知识库管理需求。比如科技文献数据库更新频繁,利用该框架可实现高效的新旧版本对比分析功能[^2]。 ### 应用实例展示 #### 实例一:智能客服系统中的应用 在一个大型电商平台的客户支持部门部署了基于GraphRAG架构开发出来的聊天机器人之后,不仅大幅减少了人工干预次数,还显著提升了用户体验满意度。这是因为当用户咨询商品特性或售后服务政策等问题时,机器可以根据预先训练好的产品知识图谱迅速定位到最相关的内容节点,并给出恰当的回答建议。 ```python def get_product_info(product_id): """ 获取指定产品的详细信息 参数: product_id (str): 商品ID 返回: dict: 包含名称, 描述和其他属性的产品详情字典 """ query = f"MATCH (p:Product {{id:'{product_id}'}}) RETURN p.name AS name, p.description AS description" result = graph.run(query).data() return { "name": result[0]['name'], "description": result[0]['description'] } ``` #### 实例二:学术研究辅助工具 研究人员正在探索如何更好地理解特定主题下的最新进展和发展趋势。借助GraphRAG平台上的论文引用关系网,他们可以从海量文献资料里筛选出最具影响力的成果作为参考依据,进而加速科研进程。 ```python def find_influential_papers(topic_keywords): """ 查找与给定关键词匹配的影响较大的文章列表 参数: topic_keywords (list of str): 主题关键字列表 返回: list of tuple: 每篇文章对应的元组形式记录(id, title),按影响力降序排列 """ keyword_conditions = ' OR '.join([f"title CONTAINS '{kw}'" for kw in topic_keywords]) cypher_query = ( f"MATCH (paper:Paper)-[:CITED_BY]->(:Paper)" f"WHERE {keyword_conditions}" "WITH paper, count(DISTINCT :CitedBy) as citation_count" "ORDER BY citation_count DESC LIMIT 10" ) results = graph.run(cypher_query).data() influential_papers = [(record['paper.id'], record['paper.title']) for record in results] return influential_papers ```
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