3-知识图谱-知识图谱的存储与查询

最新推荐文章于 2025-05-30 08:05:08 发布
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分类专栏： 知识图谱 文章标签： 知识图谱 人工智能
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基于关系型数据库的知识图谱存储

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基于原生图的知识图谱存储

关系型数据库的局限性

因为关系数据库，不善于处理“关系”

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图数据库：

Relations Are First-class citizens
在关系数据库中，关系是隐藏表达的。通过外键关联实体，表达两个实体间存在关系。
图数据库，关系是显性描述。 属性，关系，实体是平等的 ，不需要强制关联
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最低0.47元/天 解锁文章
图数据库 之 Neo4j - 应用场景3 - 知识图谱(8)
magic_kid_2010的专栏
03-01 1786
复杂关系的处理：知识图谱中的实体之间通常存在复杂的关系，如社交网络中的朋友关系、组织结构中的层级关系等。图数据库提供了高效的图查询语言和图算法，可以轻松地查询和遍历图数据，发现实体之间的复杂关联。它们使用节点和边来表示实体和关系，并提供了高效的图查询语言和图算法，以便更好地处理和分析图数据。推理和推荐功能：图数据库支持推理和推荐功能，可以通过定义规则和查询来推断新的关系和属性。节点和边可以具有属性，用于描述实体和关系的特征。高性能：图数据库使用专门的存储结构和查询优化技术，可以实现高效的图数据存储和查询。
图数据库_知新温故，从知识图谱到图数据库
weixin_39906192的博客
12-22 627
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。机器通过人工智能技术与用户的互动，从中获取数据、优化算法，更重要的是构建和完善知识图谱，认知和理解世界，进而服务于这...
NLP--知识图谱存储与图数据库总结【分析】
故事猝不及防，发量秃如其来
12-29 8940
本文将从知识图谱的数据模型、存储方式、基于关系/原生的知识图谱存储管理、数据库选型对比等几方面介绍知识存储问题。
NLP--知识图谱总结
weixin_43749805的博客
05-09 2566
知识图谱是一种以图形方式展示知识结构和知识关系的工具。它不同于普通的知识库，知识图谱采用的是图形数据库，能够更加高效地处理大量的知识和关系。组成知识图谱主要由三部分组成：实体、属性和关系。实体指具体的事物或概念，属性指实体的特征，关系指实体之间的联系。例如，一个人可以是实体，他的姓名、性别、年龄等就是属性，而他与其他人之间的关系就是关系。
GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱
myboyliu2007的专栏
09-04 1356
为了结合这些对比方法的优势，我们提出了一种图形 RAG 方法，用于回答关于私人文本语料库的问题，该方法随着用户问题的普遍性和要索引的源文本数量而扩展。对于在 100 万令牌范围内的数据集上的一类全局意义问题，我们展示了图形 RAG 相对于天真的 RAG 基线在生成答案的全面性和多样性方面带来了显著改进。llm 模型期望像 llama3、mistral、phi3 等语言模型，嵌入模型部分期望像 mxbai-embed-large、nomic-embed-text 等嵌入模型，这些模型由 Ollama 提供。
知识图谱学习笔记03-知识图谱的作用
优快云XXCQ的博客
05-03 1891
目录。
知识图谱初识-知识图谱与语义技术简介
微积冰
11-22 2212
最近在学习知识图谱相关知识和技术，所以会在博客做一个记录，首先对学习过程中所读资料的作者表示衷心的感谢，其次，在整理过程中若本人理解有偏差或者有不到位的地方望大家多多包涵指正。 本文主要是对整个知识图谱体系进行一个大体上的认识，明白知识图谱是个什么东西，大致包涵那几块内容，每一块大致用到了哪些技术，而对于其中的技术，后面我会慢慢整理。 知识图谱技术概览 知识图谱概念演化 1960年，语义网络作为知识表示的一种方法被题出。 1980s，哲学理念“本体”被引入到人工智能领域被用来刻画知识。 1989年，Ti
AI-理论-知识图谱1-基础
yxyibb
07-25 938
知识图谱本质上是语义网络（SemanticNetwork）的知识库多关系图（Multi-relationalGraph）图（Graph）多类型节点（Vertex）+多类型边（Edge）节点实体边关系Schema加入知识图谱数据的格式规范结构化数据的表达，一条数据必须满足Schema预先定义好的实体对象及类型才可更新到图谱。AI-知识工程-知识表示-知识图谱...
读书笔记--知识图谱基础概念与关键环节解析
hhue2007的专栏
09-29 1380
知识图谱相当于一张网，是一种大型知识库，一种揭示实体之间关系的语义网络，是事物及其关系的形式化描述，分为通用知识图谱和领域（行业）知识图谱，如DBpedia，OpenKG，Wikidata.知识图谱为多源、异构、海量、动态数据的表达、组织、管理和利用等提供了一种更为有效的方式，知识图谱促进了理解和处理，使得智能化水平更高，更接近人类认知思维。
Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10
最新发布
老孙正经胡说
05-30 795
根据Github Trendings的统计，今日(2025-05-30统计)共有10个项目上榜。
OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()
jndingxin的专栏
05-29 659
该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
ZJQ的博客
05-26 1015
Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题
2401_88740939的博客
05-28 1112
AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。
【第4章 图像与视频】4.6 结合剪辑区域来绘制图像
奋斗的小猪
05-29 883
本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。
AI大模型赋能客服中心：实施路径与关键策略
2202_75469062的博客
05-29 904
AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。
YOLOv11助力地铁机场安检！！！一键识别刀具
crasher123的博客
05-26 346
在传统的安检过程中，X光图像分析通常依赖人工判断，不仅工作负担大，而且准确性和效率受限，特别是面对复杂多变的违禁物品形态时，容易出现漏检、误检的情况。基于此，**“基于人工智能的安检X光危险品刀具检测”**这一研究应运而生，旨在利用YOLOv11等深度学习技术，结合高质量的X光图像数据，开发出一个自动化的安检系统。在这一背景下，人工智能（AI）技术，尤其是深度学习和计算机视觉技术，作为当前最前沿的技术之一，为安检领域带来了巨大的变革机会。，特别是在X光图像的自动化分析方面，具有极大的潜力和优势。
（八）知识图谱之维护与更新
hanyuge的专栏
05-26 1024
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;是是否数据错误需求扩展数据监控有更新?增量抽取版本控制质量评估合格?更新知识图谱人工干预修正数据用户反馈收集问题分类触发审核流程调整知识建模知识图谱的维护是一个“动态监控-质量检测-人工干预-持续优化”的闭环过程，需结合自动化技术与人工经验，确保图谱始终准确、完整、可用。1. 维护流程核心环节与逻辑fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;是是。
python学习day31
weixin_51728929的博客
05-28 651
models/ 目录：专门存放训练好的模型文件，根据模型保存格式不同，可能是 .pkl（Python pickle 格式，常用于保存 sklearn 模型 ）、.h5（常用于保存 Keras 模型 ）、.joblib 等。output/logs/：保存项目运行日志文件，记录项目从开始到结束过程中的关键信息，如训练开始时间、训练过程中的损失值变化、预测时间等。4. 为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录，如 data/ 和 models/，将它们与你的源代码（通常放在 src/ 目录）分开。
Github 2025-05-29 Go开源项目日报Top9
老孙正经胡说
05-29 737
创建周期：1890 天开发语言：Go协议类型：Apache License 2.0Star数量：2892 个Fork数量：2266 次关注人数：2892 人贡献人数：414 人Open Issues数量：876 个Github地址：https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib.git项目首页: https://opentelemetry.io。
下载 apache-jena-fuseki-3.8.0 知识图谱软件包
由于其支持多种存储解决方案和查询执行能力，Jena在构建语义网应用、数据集成和知识图谱开发等领域有着广泛的应用。 Fuseki是一个集成了Jena的Web服务器，它提供了RDF数据的存取服务，并支持SPARQL协议。作为一个...
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