随想录

Tool Use与Function Calling在Agent中的应用前言在大语言模型（LLM）刚刚兴起之时，模型只能”说”而不能”做”——它们能够生成精美的文字，却无法真正操纵外部世界。而Tool Use（工具使用）和Function Calling（函数调用）技术的出现，彻底改变了这一局面...

Agent记忆与知识管理实战前言记忆是人类智能的核心组成部分，对于AI Agent而言同样至关重要。一个真正智能的Agent不仅需要强大的推理能力，还需要完善的记忆系统来存储、检索和利用历史信息。想象一个助手能够记住你三年前的偏好、能够从过往的对话中学习成长、能够准确检索十亿级别的知识库——这...

多智能体系统（Multi-Agent System）设计与实现前言在人工智能领域，单一智能体（Single Agent）的能力虽然强大，但在面对复杂、动态、多维度的真实世界任务时，往往显得力不从心。多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）作为一种新兴的计算范式，通过多个具有...

知识图谱在企业数据治理中的应用在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最重要的战略资产之一。然而，随着企业业务的快速发展，数据来源日益多样、数据量呈指数级增长、数据关系日趋复杂，传统的数据治理方式已难以满足现代企业的需求。**知识图谱（Knowledge Graph）**作为一种高效的知识组织和推...

知识图谱在智能问答系统中的应用在人工智能领域，智能问答系统一直是研究的热点与商业落地的焦点。从早期的基于规则匹配到如今的深度学习驱动的语义理解，问答系统经历了漫长的演进历程。而**知识图谱（Knowledge Graph）**的引入，为问答系统带来了前所未有的结构化推理能力，使得机器能够真正“...

图数据库深入指南：Neo4j/TigerGraph/GDB “如果你能把数据画成一张关系图，你会惊讶地发现，你真正想知道的一切都在这些连线里。” 一、图数据库的崛起1.1 为什么需要图数据库？传统关系型数据库擅长处理结构化的事务数据（订单、用户、库存），但当我们需要回答”...

知识图谱与大模型融合：GraphRAG 实战 “向量检索告诉你’答案在哪里’，知识图谱告诉你’答案为什么是这样’。” 一、RAG 的局限性在《RAG 实战指南》和《Advanced RAG 实战指南》中，我们介绍了基于向量检索的 RAG 系统。但向量 RAG 有两个根本局限： 1.1 缺乏关...

知识图谱存储与查询：RDF/Neo4j/SPARQL “知识图谱的价值不仅在于构建，更在于存储和查询——如何高效地存入、快速地取出。” 一、知识图谱的两种存储范式1.1 RDF 图 vs 属性图当前主流的知识图谱存储有两种方式： 特性 RDF 图 属性图 标准...

知识图谱构建实战：实体识别与关系抽取 “知识图谱的价值取决于知识的质量——而知识的质量取决于抽取的精度。” 一、知识构建的整体流程12345678910111213141516171819202122原始数据（文本/表格/数据库） ↓┌─────────────────────...

知识图谱入门：概念、架构与典型应用 “知识图谱让机器理解世界的方式，从’记住事实’升级为’理解关系’。” 一、为什么需要知识图谱？1.1 传统数据存储的局限传统数据库以”表”为单位存储数据，关系通过外键建立。但面对复杂的关系查询时，SQL 需要大量 JOIN 操作，性能急剧下降。 更复杂的关...