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图数据库 Neo4j 与 LLM

利用 Neo4j 图数据库存储实体关系，让大模型通过查询生成 Cypher 语句获取结构化知识，实现精准问答。

人工智能 Neo4j 图数据库 知识图谱
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2026-06-23
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知识图谱构建与推理

端到端了解知识图谱构建流水线，包括命名实体识别、关系抽取、实体链接以及基于嵌入或规则的图谱补全与推理。

人工智能 知识图谱 推理 构建
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2026-06-14
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知识图谱嵌入 TransE

学习经典的 TransE 模型，用头实体+关系=尾实体的平移假设学习知识图谱嵌入，实现链接预测和实体推理。

人工智能 TransE 知识图谱 嵌入
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2026-06-14
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图增强 RAG

将知识图谱或文本关系图引入 RAG，利用实体链接和图遍历获取结构化上下文，显著提高多实体、多关系问题的回答质量。

人工智能 图增强RAG 知识图谱 结构化检索
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2026-06-13