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知识图谱技术权威发布_知识图谱技术已经成熟,能够应用到广泛的领域(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

知识图谱技术

教育装备展：科技与教育的新碰撞教育装备展，真的是一个让人眼花缭乱的地方！展台多得让人目不暇接，每个展台都在展示着最新的教育科技产品。从AI教学到题库，再到实验设备的智能化，甚至课桌椅和智慧校园，这里几乎涵盖了教育的方方面面。甚至连学校运动场的草皮都有参展的，真是让人哭笑不得。特别值得一提的是，华为竟然展出了一台车，这真是个大惊喜！不过，最吸引家长的还是那些线上课程、分级阅读和题库等产品。我也忍不住想买个个人会员试试，毕竟知识图谱和系统性的教学理念还是挺吸引人的。这次展会上，很多产品都采用了知识图谱技术，有些是自主研发的，有些则是和师范大学合作。教学不再只是单纯的知识点积累，而是变得更加系统化。比如，有些培优方案已经精细到针对不同分数段的学生，结合知识图谱分析每个学生的知识点掌握情况，然后进行有针对性的提分。这种教学方式区别于传统教学，效果也更显著。如果你对教育装备展感兴趣，欢迎随时提问，我会尽力解答哦！哈哈哈！𐟘„

近日，三星电子全球 AI 中心总监在社论中透露，三星计划通过自研知识图谱技术来提升 Galaxy AI 的个性化体验，同时确保用户数据的安全。三星计划将自研的知识图谱技术与生成式 AI 相结合，以提供更好的用户体验、安全性以及易用性。此外，三星还计划在所有设备中使用混合 AI 模型。混合 AI 模型结合了设备端 AI 和云端 AI，根据用户需求动态调整。当数据安全和速度至关重要时，设备端 AI 将发挥作用；而当需要处理大量数据时，云端 AI 则更为合适。三星强调，AI 技术的发展应以道德、安全和普惠为原则。为此，该公司呼吁全球各国政府制定相关的法律和道德框架，以规范 AI 的开发和使用。三星已经与韩国国家 AI 委员会合作，汇集了学术界、企业界和政府的专业知识，共同推动 AI 领域的健康发展。「ai探索计划」

基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究：LangChain框架下的文本-图谱双模式转换机制实践「数据派thu的精心推荐」基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技...

「数智共融向新求质」专业的事交给专业机构！甘肃智媒审校启动运营！近日，甘肃首个官方主办的智能审校专门机构“甘肃智媒审校中心”启动运营，为全省各类有文本审校需求的用户提供全要素、全流程、全天候的服务。专业平台运营𐟑‡𐟑‡𐟑‡ 甘肃智媒审校中心由甘肃日报社、甘肃日报报业集团指导建设，由奔流新闻、兰州晨报联合运营。中心依托国内专业技术平台和专业资源，创新文字审校服务模式，应用人工智能、大数据分析、知识图谱等多种先进技术，以安全可靠、智能可感、专业可信的服务满足内容检校需求。 ✅以精准服务保障内容安全甘肃智媒审校中心拥有超大规模的知识库、错词库、语料库等多种资源，适应敏感内容检测、文本纠错、问题链接检测、历史内容巡查、每日新发布内容监控等多种应用场景，以强大的检校功能保障用户的内容安全。 ✅以智能技术赋能审校效率甘肃智媒审校中心综合运用AI机校等人工智能及大数据分析、知识图谱技术，在此基础上提供人工甄别与复核增值服务，确保审校工作的效率和质量，为用户切实减轻内容审校负担。 ✅以专业精神实现价值共创作为我省首个专门审校服务机构，甘肃智媒审校中心搭载国内先进检测校对软件，并配备具有资深从业经验的专业检校队伍，以科学高效的检校服务机制，全天候服务签约用户，释放内容安全生产潜能。目前，甘肃智媒审校中心业务面向全省行政机构、事业单位、企业公司、学校、出版社、杂志社、报社、市县融媒体中心等，针对公文、报纸、期刊、图书、音像制品、电子出版物和互联网出版物等提供专业审校服务，携手建设维护良好的内容生态。 ☎️欢迎来电垂询☎️ 秦女士 15002608710 陈女士 18919180008奔流新闻的微博视频

三星计划通过自研知识图谱技术，提升 Galaxy AI 个性化体验三星电子全球 AI 中心总监 Kim Dae-hyun 在社论中透露，公司计划通过自研知识图谱技术来提升 Galaxy AI 的个性化体验，同时确保用户数据的安全。三星计划通过更好的个性化，提升 Galaxy AI 的功能和易用性，知识图谱技术被认为是实现这一目标的关键技术之一。三星计划将自研的知识图谱技术与生成式 AI 相结合，以提供更好的用户体验、安全性以及易用性。此外，三星还计划在所有设备中使用混合 AI 模型。混合 AI 模型结合了设备端 AI 和云端 AI，根据用户需求动态调整。当数据安全和速度至关重要时，设备端 AI 将发挥作用；而当需要处理大量数据时，云端 AI 则更为合适。

KAG：专业领域知识服务的未来论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟔 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟒᠋AG框架的关键技术创新： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓š 论文内容比较有实践意义，值得深入阅读。

阿尔法蛋 AI 词典笔 D1Pro 是学生学习的得力伙伴。它无需开机，即扫即查，高效便捷，让学习过程更加流畅。拥有 82 本正版权威词典，涵盖全学科，释义准确全面。AI 知识图谱查词法深挖知识脉络，拓展学习深度。 #词典笔# #双十一购物指南攻略# 作文批改功能强大，双引擎系统结合中高考技术与认知大模型，为中英文作文提供专业建议。离线查词与翻译，不受网络限制。口语练习采用专业评分技术，提升口语水平。内置 9 门学科知识点，同步学习更轻松。而且，它注重护眼，高清大屏与低蓝光灯珠呵护视力。

知识图谱助力智能旅游推荐系统随着旅游业的快速发展，如何为用户提供智能化、个性化的旅行建议成为了一个重要课题！通过知识图谱技术，能够更加精准地为用户规划符合个人喜好的旅游路线，极大提升用户的旅游体验！𐟌 𐟔砥–𝧻†节用户数据收集与分析首先，系统会收集用户的旅游偏好数据，如曾访问过的景点、喜欢的活动类型（如登山、博物馆参观、购物等）以及用户的预算、出行时间等信息。这些数据将用于构建用户的旅游档案，为个性化推荐提供依据。𐟓Š 系统还会整合来自旅游网站、社交媒体以及用户评价中的景点数据，以构建全面的旅游知识图谱。𐟌 知识图谱构建系统将构建一个多层次的旅游知识图谱，涵盖不同国家、城市、景点、餐饮和活动等信息，以及它们之间的关联。例如，某个城市的知识图谱可能会包含“景点”、“美食”、“文化活动”等节点，通过它们之间的关系可以为用户推荐符合其喜好的旅游路线。𐟚€ 知识图谱的构建将使用图数据库Neo4j，管理景点信息及它们之间的复杂关联，确保数据的高效查询和智能推荐。𐟒ኦ™𚨃𝦎訍算法通过分析用户偏好与知识图谱中的旅游信息，系统能够为用户推荐最合适的旅游路线。例如，如果系统检测到用户喜欢文化类活动，它将优先推荐博物馆、历史遗址等景点。推荐算法将结合协同过滤和内容推荐模型，使用用户的反馈和评分来优化推荐结果。𐟓ˆ 𐟛 ️ 技术路线数据处理与知识图谱构建使用Python数据处理库（如Pandas、Numpy）对用户旅游数据进行预处理，借助Neo4j构建旅游知识图谱，管理景点信息及其关联。⛏️ 个性化推荐算法实现基于协同过滤与内容推荐算法，利用Scikit-learn或TensorFlow实现个性化推荐。系统会根据用户的旅游历史数据与偏好，提供智能推荐，并持续学习用户的喜好，优化推荐准确度。𐟤– 𐟓‹ 功能需求个性化旅游推荐系统根据用户的旅游偏好、预算和时间，智能生成个性化旅游路线，推荐符合用户兴趣的景点和活动。𐟓 景点查询与展示用户可以查询世界各地的景点信息，并通过知识图谱浏览景点之间的关联，例如可以从某个博物馆查到附近的餐厅、景区和住宿。𐟔 路线规划与优化系统可以根据用户的选择自动生成合理的旅游路线，并优化出行时间与花费，确保用户能够高效地完成旅游计划。⏱️

KAG：RAG升级，专业新选论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation' 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟓Œ 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟓Œ KAG框架的关键技术创新包括： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓„ 论文内容具有较高的实践意义，英文原文已整理好文档，阅读论文原文可以获得更多信息。

AI大模型早报：新发布，新动态 𐟓… AI大模型早报#0913：OpenAl最新发布震撼业界！ 𐟔堏penAl推出了名为o1的新系列AI大模型，通过强化学习在复杂推理能力上取得突破，特别是在数学和科学问答方面表现优异。 𐟒ᠨ𐷦팧š„Gemini大模型通过Jeff Dean的访谈揭示了其技术细节与未来应用前景。 𐟤– 面壁智能推出了轻量级的端侧模型MiniCPM 3.0，具备长上下文处理能力，展现了AI普及的新方向。 𐟑‹ OpenAl的关键人物Alexis Conneau离职创业，旨在追求“通用情感智能(AGEI)”，这一动态引发了对OpenAl未来的进一步关注。 𐟎堁dobe推出了Firefly视频模型，助力创作者高效制作高质量视频。 𐟓𙠥헨Š‚跳动发布了视频生成模型Loopy和CyberHost，展现了在音频驱动人像视频生成方面的技术实力。 𐟓š 蚂蚁集团介绍了知识增强大模型服务框架KAG，通过结合知识图谱与大模型技术，提升决策精准性。 𐟤— 中国人民大学提出了多模态角色扮演智能体MMRole，北京大学则推出了通用指令导航大模型系统InstructNav，这些研究均拓展了AI大模型的应用场景。 ⚙️ HuggingFace通过引入Flash Attention 2，提高了训练效率，而Vidu发布的“主体参照”功能则有效解决了视频生成一致性问题。 𐟌 腾讯推出了万亿参数的混元Turbo大模型，采用分层异构MoE架构，性能国内领先，进一步加剧了大模型领域的竞争。