2025最新版微软GraphRAG 2.0.0本地部署教程：基于Ollama快速构建知识图谱 微软近期发布了知识图谱工具，支持基于本地大模型（Ollama）快速构建知识图谱，显著提升了RAG（检索增强生成）的效果。本文手把手教你如何从零部署，并附踩坑记录和性能实测！GraphRAG 2.0.0大幅优化了知识图谱的构建效率，结合本地模型可实现隐私安全的行业级应用。若遇到部署问题，欢迎在评论区留言交流！相关资源GraphRAG GitHub仓库Ollama模型库原创声明：本文为作者原创，未经授权禁止转载。如需引用请联系作者。👍你的支持是我更新的最大动力！⚡。

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【经验分享】Dify+GraphRAG实现知识图谱智能问答 本文介绍了如何将GraphRAG与Dify集成，以实现大模型根据知识图谱生成回答的功能。首先，通过GraphRAG从知识图谱中检索出上下文内容，然后通过FastAPI编写接口，将上下文传递给Dify。Dify通过HTTP请求节点获取上下文，并利用大模型生成最终答案。文章详细描述了如何修改GraphRAG的源码以输出上下文，并封装查询命令为API接口。此外，还介绍了如何添加LocalSearch API模块，以优化响应时间，避免不必要的模型生成步骤。最终，通过这一系列操作，实现了知识图谱与大模型的集成，提升了

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智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱 《智能体记忆系统架构解析》 本文深入探讨了智能体（Agent）的记忆系统架构，分为短期记忆、长期记忆和知识图谱三个层次。短期记忆采用队列结构存储当前会话信息，长期记忆通过SQLite数据库实现经验存储，知识图谱则利用Neo4j构建实体关系网络。关键技术包括：Faiss向量数据库实现语义检索、BM25算法进行相关性排序、神经网络模型优化记忆检索。实验表明，混合记忆系统在准确率（F1=0.87）和响应时间（<200ms）上表现优异。未来将向多模态融合、自适应管理和联邦学习方向发展。本文为构建高效智能体提供

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一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系丨AI百科 本文系统解析了人工智能领域六大核心技术概念之间的关系：大模型（LLM）作为基础认知引擎，通过检索增强生成（RAG）从知识库获取精准信息，借助函数调用实现外部操作能力；智能体（Agent）整合这些能力完成复杂任务；知识图谱提供结构化关系网络，向量数据库实现高效语义检索。这些技术相互协同，共同推动人工智能从专用工具向通用智能（AGI）演进，构成智能时代的技术基础设施。文章通过学者助手、研究助理等生动比喻，清晰展现了各项技术在智能系统中的角色定位与协作机制。

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软件架构的演进：从程序化代码到AI驱动的云原生未来 软件架构的演进是一场永不停歇的旅程，正如文中所言：“这场过山车式的发展在未来丝毫没有减速的迹象”。从程序化代码到AI驱动的云原生架构，每一次变革都带来了新的可能性和新的挑战。拥抱变化：以开放的心态接受架构演进持续学习：不断更新知识储备和技能实践创新：在项目中探索新的架构模式分享经验：通过社区交流促进共同进步软件架构的未来充满无限可能，但无论技术如何发展，架构的核心目标始终不变：构建满足业务需求、技术先进、易于维护的优质系统。

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带你从入门到精通——知识图谱（一. 知识图谱入门） 知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于图数据结构的关系网络或数据库，在知识图谱中，节点可以表示概念（抽象出来的事物，也称本体）、实体（具体的事物）、属性值，边可以表示事物的关系（事物的内外部联系）或属性（事物的内部特征），由于图可以分为有向图和无向图，因此知识图谱也可以是有向或无向的。与传统的关系型数据库，如MySQL相比，知识图谱能够通过节点和边的关系更便捷地处理复杂的多跳关系、并且在数据层添加新的节点和边不会影响已有的数据，有着更强的可扩展性，此外知识图谱还支持语义推理。

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一文读懂 RAG（检索增强生成）：从基础原理到常见问题与优化策略 一文读懂 RAG（检索增强生成）：从基础原理到常见问题与优化策略

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[推荐]AI驱动的知识图谱生成器（AI Powered Knowledge Graph Generator） 简介：以非结构化文本文档为输入，使用您选择的LLM以主语-谓语-宾语 (SPO) 三元组的形式提取知识，并将这些关系可视化为交互式知识图谱可与任何 OpenAI 兼容 API 端点配合使用prompt，简单的理解它是给 AI 模型的指令。任何你希望解决的问题通过文字形式表达出来，作为Prompt传递给AI模型（在ChatGPT等GPT产品中目前是文字形式，未来可能有图像，语音，视频等多形式），AI 模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本、图片甚至视频等信息。

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基于Neo4j知识图谱的构建及可视化 手把手教你基于Neo4j构建知识图谱可视化系统。有任何疑问或者需要提供帮助都可以私信我。

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基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统的应用研究（开题报告） 《基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统应用研究》开题报告摘要 本研究旨在开发基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统，以解决教育资源质量不均、内容重复、适配性差等问题。研究内容包括：1）课程知识图谱构建与优化；2）学习者画像构建；3）教学资源组织管理；4）个性化推荐算法研究；5）系统开发实现。采用文献分析、案例分析、调查研究等方法，结合自然语言处理与图数据库技术，构建智能化推荐平台。预期成果包括：提升学习效率、促进教育公平、优化教学策略、推动教育创新。国内外研究表明，该领域正朝着智能化、精细化、跨学科方向发展。

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《基于知识图谱的数据结构课程资源推荐系统设计》开题报告 借助知识图谱技术，构建细致的学生学习行为模型，精确追踪学生在知识图谱各个节点间的学习轨迹，深度剖析学生的学习进度和知识掌握程度，为个性化推荐提供有力依据[8]此外，模态间的语义匹配和融合模型设计也十分复杂，需要解决数据结构知识在不同模态中的表达方式和侧重点不同的问题，避免信息丢失和干扰，实现有效的融合。首先，通过学生对数据结构各知识点的掌握程度自评、偏好的学习资源类型（视频讲解、文本示例、互动练习等）、在学习过程中遇到的困难点等数据，根据这些数据为同学们推荐包含文本、图像、视频等多种模态的课程资源[11]

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打破传统模式！RAG融合知识图谱，任务准确率飙升！ 本文探讨了知识图谱与检索增强生成（RAG）技术融合的最新进展。

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使用MCP+Neo4j零代码构建自己的知识图谱 本文介绍如何使用mcp-knowledge-graph构建知识图谱。首先需要安装Neo4j数据库和Python环境，配置连接信息。通过自然语言描述实体和关系，自动解析生成知识图谱，支持批量导入文本数据。提供多种查询方式，包括Neo4j浏览器和mcp自带工具，并可进行可视化展示。系统支持持久化存储、自定义实体类型和结合AI模型生成复杂查询。典型应用场景包括企业知识管理、电商推荐和社交网络分析。最后针对常见连接、解析和性能问题提供解决方案。该工具可实现无代码操作、自动化解析和高效查询，快速构建知识图谱。

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基于LLM的Pipeline将非结构化数据转化为知识图谱 数据预处理：清洗、分词、标注非结构化文本。实体与关系抽取：基于LLM的联合抽取模型。知识融合：解决实体歧义与冲突。图谱构建与存储：使用图数据库（如Neo4j）存储三元组。可视化与优化：动态展示与图谱质量评估。输入：原始文本（如"苹果公司成立于1976年"）输出：实体边界及类型（“苹果公司”/ORG, “1976年”/DATE）评价指标精确率（Precision）：正确识别的实体占预测实体的比例召回率（Recall）：正确识别的实体占真实实体的比例F1值：精确率和召回率的调和平均。

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