Some reading excerpts (2011/01/26)

最新推荐文章于 2025-10-08 18:40:13 发布
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本文探讨了如何打破忧虑的习惯，强调忧虑是一种可以改变的不健康心理习惯，并提供了通过信仰填充心灵来驱除恐惧的方法。

“I believe I am always divinely guided.”
“I believe I will always take the right turn of the road.”
“I believe God will always make a way where there is no way.”

 

How to Break the Worry Habit You DO NOT need to be a victim of worry. Reduced to its simplest form, what is worry? It is simply an unhealthy and destructive mental habit. You were not born with the worry habit. You acquired it. And because you can change any habit and any acquired attitude, you can cast worry from your mind. Since aggressive, direct action is essential in the elimination process, there is just one proper time to begin an effective attack on worry, and that is now. So let us start breaking your worry habit at once.

 

Fill your mind with faith and in due course the accumulation of faith will crowd out fear.

 

 

全网首发！小白也能读懂的GraphRAG知识图谱全流程解析，多图预警！_ragflow 知识图谱
HUANGXIN9898的博客
04-16 1792
今天，我要和你分享的是如何用GraphRAG从一个普通的txt文件中创建知识图谱，准备好了吗？那就让我们开始吧！当GraphRAG完成索引过程后，它默认会将构建知识图谱所需的所有数据持久化。这些数据被存储在输出目录中，并采用Parquet文件格式。Parquet是一种列式压缩存储格式，专为高效的数据存储和分析而设计。你可以将其视为DataFrame的一种持久化方式。在查询阶段，这些Parquet文件会被加载到内存和向量数据库中。
GraphRAG入门指南：从零开始构建智能检索系统
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-09 913
本文详细介绍GraphRAG系统的入门使用方法，包括环境配置、系统安装、数据索引和查询应用等核心功能。通过一个完整的端到端示例，帮助开发者快速上手GraphRAG，构建基于知识图谱的智能检索系统。文章将结合实际案例，详细讲解系统配置、数据处理、查询应用等关键环节，为开发者提供完整的实践指南。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;应用层处理层数据层全局搜索局部搜索可视化索引引擎查询引擎LLM集成文本数据知识图谱向量存储系统安装环境要求。
RAG技术完全指南：从基础原理到Graph RAG进阶实战【值得收藏】
ytt0523_com的博客
10-08 1106
摘要：本文系统讲解RAG检索增强生成技术，包括其概念、架构与工作流程。RAG通过结合外部知识库解决大模型知识更新滞后、幻觉等问题，提升专业领域任务准确性。文章详细阐述文档分块、向量化存储及检索生成流程，通过代码示例展示RAG实现过程，并图解完整架构，涵盖查询、检索和生成三个阶段的核心技术要点。
GraphRAG：一种新型的RAG技术
产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互
07-18 6381
微软前几天发布的 GraphRAG 架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j 的 CTO 写了一篇详细的文章《GraphRAG 宣言：为 GenAI 增加知识》，通俗易懂的介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。
一文看懂GraphRAG与传统RAG的7大区别及融合方案，你会怎么选择？
m0_63171455的博客
09-04 4383
其借助社区检测算法来识别知识图谱中的多个社区，并利用LLM对这些社区进行总结与摘要。因此，当回答类似这样的问题：“最近几年高端智能手机的整体发展趋势是怎样的？Microsoft GraphRAG会通过Map-Reduce算法首先从多个不同的关联社区（比如不同年份社区）来搜集到“高端智能手机”的信息（Map），最后汇总生成全局性答案（Reduce）。
全网首发！GraphRAG知识图谱全流程解析，小白也能轻松读懂
2401_84495872的博客
04-07 1626
当GraphRAG完成索引过程后，它默认会将构建知识图谱所需的所有数据持久化。这些数据被存储在输出目录中，并采用Parquet文件格式。Parquet是一种列式压缩存储格式，专为高效的数据存储和分析而设计。你可以将其视为DataFrame的一种持久化方式。在查询阶段，这些Parquet文件会被加载到内存和向量数据库中。这样做的好处在于，我们可以直接从内存和数据库中检索信息，而无需再次从原始数据源抽取和处理数据。这大大提高了查询的效率和速度。
GraphRAG：知识图谱+大模型 LangChain实现
KQe397773106的博客
04-22 3万+
需要注意的是，生成的图谱质量很大程度上取决于您使用的模型。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。的引入，生成知识图谱的过程现在应该更加顺畅和易于访问，这使得任何想要通过知识图谱提供的深度和上下文来增强其基于 RAG 的应用的人更容易上手。接下来，我们将引入一个提示，它利用混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成 RAG 链的实现。正如我们一开始提到的，我们将结合非结构化和图检索器来创建最终的上下文，这将传递给 LLM。
微软开源GraphRAG的使用教程（最全，非常详细）
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科研探索ing！研究方向：人工智能及优化
07-17 5万+
目前微软已经开源了GraphRAG的完整项目代码。对于某一些LLM的下游任务则可以使用GraphRAG去增强自己业务的RAG的表现。项目给出了两种使用方式： 1. 在打包好的项目状态下运行，可进行尝试使用。 2. 在源码基础上运行，适合为了下游任务的微调时使用。
手把手教你构建基于知识图谱的GraphRAG之结构化数据篇【LangChain+Neo4j】
Python_cocola的博客
07-12 5353
检索增强生成（RAG）是一种利用外部知识来增强大模型生成能力减少幻觉的主流方法，而对知识最常见的一种组织与索引的形式是向量化及基于向量相近性的检索。但除此之外，基于Graph图结构的知识图谱也是一种强大的知识组织工具，在很多场景下它可以实现更有意义的上下文检索并帮助模型输出更加准确的响应内容。预备知识：GraphRAG基础在开始之前，我们先快速了解图（Graph）、图数据库（GraphDB）、知识图谱（Knowledge Graph）以及GraphRAG的基础知识。。
从零部署Qwen大模型：vLLM实战指南，零基础小白收藏这一篇就够了！
2401_82469710的博客
08-14 1045
本文将手把手教你使用高性能推理引擎vLLM部署Qwen大模型，并提供Python和Java两种语言的实现代码，帮助不同技术背景的开发者快速上手。
【LLM大模型】GraphRAG入门学习流程
Langchain的博客
07-30 1673
GraphRAG 是一种基于图的检索增强方法，由微软开发并开源。它通过结合LLM和图机器学习的技术，从非结构化的文本中提取结构化的数据，构建知识图谱，以支持问答、摘要等多种应用场景。GraphRAG的特色在于利用图机器学习算法进行语意聚合和层次化分析，从而能够回答一些高层次的抽象或总结性问题，这是常规RAG系统的短板。
《Nacos全攻略：从入门到精通，一文吃透》
07-15
内容概要：本文详细介绍了Nacos，一个由阿里巴巴开源的动态服务发现、配置管理和服务管理平台，旨在帮助开发者构建云原生应用和微服务架构。文章首先解释了Nacos的核心概念，如服务、实例、配置、命名空间和分组，...
2022电子设计大赛B题全解析：从思路到代码，一文吃透！.pdf
07-29
2022电子设计大赛B题全解析：从思路到代码，一文吃透！
《一文吃透ADB，从入门到精通》，涵盖安装、命令详解及实战应用
05-15
内容概要：文章全面介绍了 ADB（Android Debug Bridge）这一 Android 开发工具包中的调试工具。ADB 作为连接 Android 设备与计算机的桥梁，提供了丰富的命令和强大的功能，极大提高了开发和调试效率。文章详细讲解了...
最全SQL从入门到精通：小白一天搞定！
2502_90208776的博客
01-14 2277
SQL，即结构化查询语言（Structured Query Language），是专门用于访问和处理数据库的标准计算机语言，同时也是 ANSI（美国国家标准学会）认可的标准语言。SQL 具有强大的兼容性，能够与诸如 MS Access、DB2、Oracle、MS SQL Server、Sybase 等多种数据库程序协同运作。然而，由于数据库市场的多元化，出现了众多不同版本的 SQL 语言。
【go从入门到精通】吃透panic和recover
网易搬砖头
04-17 4万+
什么时候可以Panic呢？错误处理是每个编程语言都要考虑的一个重要话题。在C语言中，默认采用一个整数类型的errno来表达错误，这样就可以根据需要定义多种错误类型。在Go语言中，就是对应C语言中errno类型的错误。在syscall包中的接口，如果有返回错误的话，底层也是错误类型。什么是panic？panic是一种破坏应用程序状态并使其无限期停止的调用。与 C 风格的编程类似，Go 将错误视为第一类值，因此panic更像是用户自愿发出的运行时错误。这个用法我觉得和其他语言里的throw很类似。
GraphRAG深入解析
马超的博客
07-25 2030
GraphRAG 建立在微软之前使用图机器学习的研究和工具的基础上。GraphRAG 流程的基本步骤包含索引和查询两部分。此时，我们有一个实体和关系的图、实体的社区层次结构以及 node2vec 嵌入。现在，我们希望基于社区数据并为每个社区生成报告。这让我们可以从多个粒度点对图表有一个高层次的了解。例如，如果社区 A 是顶级社区，我们将获得有关整个图表的报告。如果社区是较低级别的，我们将获得有关本地集群的报告。生成社区报告在此步骤中，我们使用 LLM 生成每个社区的摘要。
一文搞懂GraphRAG（RAG + 知识图谱）
m0_59235699的博客
04-25 1897
输入：近五年AI领域文献数据。
深度解析知识图谱增强的GraphRAG及医药案例
强化学习曾小健
03-28 2572
原创 KGGPT 知识图谱科技 2024-03-09 10:37Source: https://blog.griddynamics.com/retrieval-augmented-generation-llm/在讨论RAG中的有效信息检索时，理解“相关性”和“相似性”的区别至关重要。相似性是指字词匹配方面的相似性，而相关性是关于思想的联系性。你可以使用矢量数据库查询来识别语义上相近的内容，但要识别和检索相关内容需要更复杂的工具。当我们在下面探索各种RAG技术时，这是一个重要的概念要牢记。如果你还没有看过Ll
graphraG
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10-24
### GraphRAG 技术原理 GraphRAG 是一种融合知识图谱与检索增强生成（RAG）的技术框架，旨在提升复杂语义环境下的信息检索与推理能力[^5]。其核心技术流程分为三个主要阶段： 1. **图索引构建** 使用大语言模型（LLM）从原始文档中自动抽取出实体及其相互关系，形成结构化的知识图谱。例如，从句子“糖尿病患者使用胰岛素可能引发低血糖”中识别出“糖尿病”“胰岛素”“低血糖”作为节点，并建立边：“糖尿病 → 治疗 → 胰岛素”以及“胰岛素 → 引发 → 低血糖”[^5]。 2. **社区划分与摘要生成** 应用图聚类算法（如 Leiden 算法）对大规模知识图谱进行社区检测，将高度连接的子图划分为独立的知识模块。随后利用 LLM 为每个社区生成高层级语义摘要，用于支持全局性问题的回答（Query-Focused Summarization, QFS），从而加快响应速度并保留上下文连贯性[^5]。 3. **图引导的检索与生成** 当接收到用户查询时，系统执行图遍历操作（如广度优先搜索 BFS 或深度优先搜索 DFS）定位相关实体路径，并结合社区摘要和局部子图信息生成最终答案。该机制支持多跳推理（multi-hop reasoning），即沿着多个中间节点推导隐含结论[^5]。 ```python # 示例：模拟简单的知识图谱三元组表示 graph_triplets = [ ("糖尿病", "治疗", "胰岛素"), ("胰岛素", "引发", "低血糖"), ("高血压", "常用药物", "ACE抑制剂"), ("糖尿病", "并发症", "视网膜病变") ] def find_path(graph, start, target): from collections import defaultdict, deque adj_map = defaultdict(list) for subj, rel, obj in graph: adj_map[subj].append((rel, obj)) queue = deque([(start, [start])]) visited = set() while queue: node, path = queue.popleft() if node == target: return path if node in visited: continue visited.add(node) for _, neighbor in adj_map[node]: if neighbor not in visited: queue.append((neighbor, path + [neighbor])) return None # 查找从“糖尿病”到“低血糖”的潜在路径 path = find_path(graph_triplets, "糖尿病", "低血糖") print("Found path:", path) # 输出: ['糖尿病', '胰岛素', '低血糖'] ``` 此过程体现了 GraphRAG 如何通过拓扑结构实现跨文档的信息串联。 --- ### 使用场景 由于具备强大的语义建模与推理能力，GraphRAG 特别适用于以下高阶认知任务： - **企业知识管理** 整合分散的企业内部资料（如产品手册、会议纪要、客户记录），构建成统一的知识中枢，使员工能高效获取跨部门协作所需信息[^5]。 - **医疗健康辅助决策** 支持医生基于病人历史数据调取疾病—药品—副作用的关系链，提供个性化的诊疗建议，减少误诊风险[^5]。 - **科研数据分析** 将大量学术论文转化为互联的研究脉络图，帮助研究人员追踪某一技术的发展轨迹（如“A团队发现X→B团队验证Y”）[^5]。 - **金融合规审查** 构建法规条款间的依赖网络，在自动生成报告时规避违反监管要求的内容输出，显著降低AI幻觉带来的法律隐患[^5]。 - **商业战略规划** 分析市场动态、竞争格局与消费行为之间的因果链条，支撑高管层做出前瞻性布局[^5]。 --- ### 与传统 RAG 的对比 | 维度 | 传统 RAG | GraphRAG | |------|----------|---------| | 数据组织形式 | 文档切片后的非结构化 chunk | 结构化知识图谱（实体+关系） | | 检索方式 | 向量相似度匹配（embedding-based search） | 图遍历算法（BFS/DFS）、路径查询 | | 推理能力 | 单跳检索为主，难以跨越多个片段 | 支持多跳推理，挖掘间接关联 | | 上下文一致性 | 易受碎片边界影响导致断章取义 | 基于图结构保障逻辑连续性和溯源性 | | 幻觉控制 | 较弱，易生成看似合理实则错误的内容 | 更强，因生成受限于已知事实图谱 | | 性能评估挑战 | 主流基准（HotpotQA等）设计适配良好 | 现有评测集未能体现图结构优势，造成早期评价偏差[^2] | 形象地说，传统 RAG 类似阅读一本无目录、无索引的书籍，仅靠浏览每页文字判断是否相关内容；而 GraphRAG 则相当于拥有一份详尽的大纲和交叉引用体系，允许读者按主题深入探究[^4]。 对于实际选型，可根据资源条件与业务需求做权衡： - 若追求实时响应且成本敏感，则考虑 Fast GraphRAG； - 若需轻量化部署解决简单问答任务，nano-GraphRAG 是合适选项； - 面向跨领域综合性应用推荐 LightRAG； - 对于拥有充分计算资源并涉及复杂推理的任务，Microsoft GraphRAG 或 KET-RAG 表现更优[^3]。 ---
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