大好的周末时光，刚要下班回家，接了一个客户的电话，咨询有关行业AI平台的相关问题，其中有一个关于“知识图谱与大模型关系”的问题，个人觉得比较有代表性，在这里做一个简要的梳理，以备咨询一、从认知智能的两种路径说起我们都知道，人工智能的发展分为三个阶段：计算智能、感知智能、...(more)

本文整理自社区用户陈卓见在「夜谈LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：利用大模型构建知识图谱利用大模型操作结构化数据利用大模型使用工具利用大模型构建知识图谱上图是之前，我基于大语言模型构建知识图谱的成品图，主要是将金融相关的股票、人物、涨跌幅之类的基金信...(more)

LLM+Graph本文整理自NebulaGraph布道师wey在「夜谈LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：背景LLMRAGGraph知识抽取Text2CypherGraphRAG未来规划技术背景LLM是什么这里简单、快速地介绍下大语言模型：从GPT-2开始，到后来流行的GPT-3，人们逐渐意识到语言模型达到一定规模，借助...(more)

LLM如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与LLM对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？在本文，我便会和大家分享下如何利...(more)

本文首发于NebulaGraphCommunity公众号信息图谱在携程酒店的应用对于用户的每一次查询，都能根据其意图做到相应的场景和产品的匹配”，是携程酒店技术团队的目标，但实现这个目标他们遇到了三大问题…本文着重讲述他们是如何构建场景与信息关系，用Nebula处理关联关系，从而快速返...(more)

基于NebulaGraph图数据库的欺诈检测方法与代码示例本文是一个基于NebulaGraph图算法、图数据库、机器学习、GNN的FraudDetection方法综述。在阅读本文了解欺诈检测的基本实现方法之余，也可以在我给大家准备的Playground上跑下数据。下面进入本次图数据库的欺诈检测实践：建...(more)

大家好，我是东方财富的一名算法工程师，这里分享一些利用大模型赋能知识图谱建设的一些实践。##为什么知识图谱需要大模型在金融场景中，天然会有大量结构化的数据需要投入大量的人力去生产和维护，而这样的数据又会大量被应用在下游的标签、推荐、风控等场景。比如基金关联的基...(more)

引言：星环科技于2021年3月发布了星环极速大数据平台TDH的8.0版本。相信很多用户都对这款产品非常感兴趣。本系列文章向您逐一介绍TDH8.0全新功能和技术创新。帮助企业级数据平台用户更全面、深入地了解前沿的大数据技术，更好地技术选型。您也可以在星环科技官方视频号、星...(more)

随着业务数据量级猛增、业务数据类型愈加多样化、业务复杂程度的激增，传统的关系型数据库早已无法反映企业业务情况的全貌，对于分析对象之间的关系洞察也显露出了能力瓶颈。在这样的大背景下，企业对图数据库的需求应运而生。区别于传统的关系型数据库，图数据库以实体为点，点与...(more)

不论身处何地，只要有网络，就能够对支付、存贷、转账、理财、结售汇。这些在生活中都被视为是理所当然的金融服务，在几十年前完全不可想象，而今天能够让每个人享受到，这是银行电子化三十年发展的巨大成果。银行业改革是电子化发展的序曲1979年是至关重要的一年。这一年，农业银行...(more)