【知识图谱】Neo4j Desktop桌面版中国区被禁（无法打开）问题解决方法 Neo4jDesktop桌面版进程运行无法打开，UI界面无法显示问题解决办法

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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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探寻AI Agent：开启知识图谱自动生成新篇章（17/30） 在当今科技飞速发展的时代，人工智能如同一股汹涌澎湃的浪潮，正以前所未有的力量重塑着我们的世界。而在这股浪潮中，AI Agent 与知识图谱无疑是两颗最为璀璨的明珠，它们各自发挥着独特的优势，又相互融合，为各行业的智能化转型注入了强大动力。AI Agent，简单来说，是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的软件或系统。与传统软件相比，它拥有显著的自主性和智能性，犹如一位机智的决策者，能够根据瞬息万变的环境灵活调整自己的行为策略。从我们日常生活中的智能语音助手，到复杂商业运作中的智能决策系统，AI

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GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践 本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。业务场景知识图谱(KG)是谷歌提出的一种知识表示形式，它通过互联的节点和实体捕捉知识，以结构化的形式表示关系和信息。

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轻量高效的知识图谱RAG系统：LightRAG LightRAG是港大Data Lab提出一种基于知识图谱结构的RAG方案，相比GraphRAG具有更快更经济的特点。

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人工智能之知识图谱：从数据到智能的桥梁 知识图谱是一种语义网络，用图结构表示知识。实体（Entity）：表示现实世界中的对象，如“北京”、“爱因斯坦”。属性（Attribute）：描述实体的特征，如“北京的人口”、“爱因斯坦的出生日期”。关系（Relation）：表示实体之间的关联，如“北京是中国的首都”、“爱因斯坦提出了相对论”。头实体关系尾实体(头实体,关系,尾实体)头实体关系尾实体例如：(北京, 是, 中国的首都)(爱因斯坦, 提出, 相对论)知识图谱技术通过结构化的知识表示和推理，为人工智能提供了强大的知识支持。

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知识图谱+AI：如何构建一个Graph RAG App？ 现在，我们已经有了文章和过滤术语，可以应用过滤器并总结结果。在这一步中，我们将第一步返回的原始 10 篇文章与优化后的 MeSH 术语列表结合起来。我们允许用户在将数据发送到 LLM 之前添加额外的上下文到提示词中。我们通过以下方式实现过滤：首先获取第一步返回的 10 篇文章的 URI，然后查询知识图谱以确定哪些文章被标记为相关的 MeSH 术语。此外，我们保存这些文章的摘要，以便在下一步中使用。在这一阶段，我们还可以基于访问控制或其他用户控制的参数（例如作者、文件类型、发布日期等）进行过滤。

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第六篇：图数据库技术：知识图谱的存储与查询 在探讨知识图谱的深层次应用时，我们无法回避一个核心工具——图查询语言。图查询语言是专为图数据库设计的编程语言，旨在有效地检索和操作图数据库中存储的图形数据结构，即节点、边和相关属性。不同的图查询语言具有不同的语法和特性，但它们共同致力于表示复杂的图形查询，从而为用户提供强大的数据交互能力。在本篇文章中，我们对图数据库技术在知识图谱存储与查询领域的应用进行了全面的探讨。现在，让我们总结关键点并展望未来的发展方向。

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Spring AI TikaDocumentReader 在Spring AI中，TikaDocumentReader是一个非常重要的组件，它属于ETL（提取、转换、加载）框架中的提取（Extract）阶段。

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北京建筑大学硕士毕业，武汉大学遥感专业博二在读，主攻方向NSAI
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