知识图谱的概念首先是由谷歌提出,其目的是描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及他们之间的关系,在真实的行业中应用时,我们需要先根据业务需求进行领域确定,然后通过正常的知识图谱构建方式,进行基础内容的搭建,最后进行实测之后进行优化处理,从而满足原本的业务需求。构建过程主要分为:知识体系搭建、知识抽取、知识融合、知识储存和检索、知识推理、知识问答等六步。第一步:知识体系构建采用什么样的方式表达知识,
转载
2024-07-23 09:39:39
703阅读
由于工作需要,这里学习了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目,基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。 原项目地址:https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG 自己动手实现了环境的搭建,目前实践到爬虫部分,在此记录,欢迎大家提出意见。首先是安装mongodb参考博客mongodb
在构建“大模型知识库架构图”的过程中,我对其进行了一系列的分析和设计,以下是记录下来的全过程。
大模型知识库架构图是帮助我们理解如何有效地管理和利用大规模模型的知识框架。随着深度学习和人工智能技术的迅速发展,企业与研究机构都在依赖复杂的知识库来存储、检索和利用模型信息。为了合理设计这样一个知识库架构,我首先使用四象限图来确认项目的关键维度。
```mermaid
quadrantChart
知识图谱综述前言知识图谱构建结构图知识图谱的架构构建过程跨语言知识图谱构建知识图谱的应用问题与挑战结语参考文献 前言最近开始研究知识图谱,首先看了几下综述,做一个总结性的描述。为之后学习奠定基础。知识图谱构建结构图首先我们先上在构建知识图谱的一个总体架构图。其定义应为如下, 知识图谱.是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系.其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组
转载
2023-10-16 00:25:57
433阅读
一、简介DACDigital-to-Analog Converter的缩写。数模转换器。又称D/A转换器,简称DAC,是指将离散的数字信号转换为连续变量的模拟信号的器件。典型的数字模拟转换器将表示一定比例电压值的数字信号转换为模拟信号。STM32F1中有两个DAC,可以同时使用STM32的DAC模块是12位数字输入,电压输出型的DAC。DAC 有两个用途:输出波形和输出固定电压DAC工作原理DAC
转载
2024-09-13 20:40:33
159阅读
一、DAC的概述1.DAC 模块主要特点 ①
2
个
DAC
转换器:每个转换器对应
1
个输出通道 ②
8
位或者
12
位单调输出 ③
12
位模式下数据左对齐或者右对齐 ④ 同步更新功能 ⑤ 噪声波形生成 ⑥ 三角波形生成 ⑦ 双
DAC
通道同时或者分别转换 ⑧ 每个通道都有
DMA
转载
2024-10-04 13:34:40
69阅读
上一章讲述了企业和企业经营模式(EOM)的定义,简单讲述企业经营的7大要素,同时也提出了EOM要解决的各种问题。在此之前,我们要进一步说明企业经营的7大要素的由来,说明其在企业经营中的作用,进而说明企业经营模型的客观性和科学性。
当我们想要说明企业经营这个概念的时候,我们一下子就要面对成千上万的企业经营活动,如何对这些活动
一、知识图谱的架构(逻辑结构+体系架构)1.1 知识图谱的逻辑结构(数据层+模式层)数据层主要是由一系列的事实组成,而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1,关系,实体2)、(实体、属性,属性值)这样的三元组来表达事实,可选择图数据库作为存储介质,例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。模式层构建在数据层之上,主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实
转载
2023-08-11 10:53:31
464阅读
# GPT 知识库架构图
在人工智能领域中,GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型已经成为了一个非常重要的研究方向。它可以生成自然语言文本,被广泛应用于对话系统、文本生成和理解等领域。GPT模型的知识库架构图是非常重要的,它展示了GPT模型中各个组件之间的关系和交互。
## GPT 知识库架构图
收集
任何工作流程都离不开文档管理,因此文档管理也是企业数字化转型中的重要环节。面对复杂的业务流程、频繁的文档编辑任务和跨区域的文件共享需求,优秀的文档管理体系能够帮助企业实现安全的文档存储,高效的文档搜索,便捷的文档协作和有效的文档权限、版本、行为管控。Spotify我们都知道国际知名的音乐应用程序Spotify。你认为它的巨大成功归功于什么?如上所述,这个想法本身还不够。Spotify知道这一点。这
转载
2024-04-28 20:54:09
100阅读
摘要本体(Ontology)作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,已被广泛应用于知识工程、系统建模、信息处理、数字图书馆、自然语言理解、语义web等领域中。知识图谱分为数据层和模式层,数据层是由一系列事实数据构成,而模式层则用来从数据中构建实体、属性、关系,是知识图谱的核心。本体库被广泛用于构建知识图谱数据层,由本体库构建的知识图谱冗余较小 ,结构层次强。因此掌握建立领域内本
“The world is not made of strings , but is made of things.”——辛格博士,from Google.知识图谱,是结构化的语义知识库,用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系,通过将数据粒度从document级别降到data级别,聚合大量知识,从而实现知识的快速响应和推理。当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用,如搜索领域的Google搜索、百
转载
2023-12-27 15:42:38
21阅读
在当前人工智能技术迅速发展的背景下,“AI知识库问答”的架构设计正日益成为众多企业实现智能化服务的关键要素。其主要目标是通过构建一个高效、准确的问答系统,为用户提供快速的解答和信息获取。下面将对这一架构进行详细的剖析。
### 背景描述
在当今信息过载的时代,用户对于快速获取准确答案的需求愈发迫切。因此,建立一个高效的AI知识库问答系统显得至关重要。其主要流程概括如下:
```mermai
# AI知识库部署架构图的实现步骤
在当今的技术环境中构建一个AI知识库并设计其部署架构图是许多开发者需要掌握的重要技能。作为一名刚入行的小白,下面将引导你了解整个流程,以及每个步骤所需的代码和具体实现细节。
## 整体流程
首先,让我们理清整个实现过程,以下是一个简单的步骤表格,概述了构建AI知识库的主要步骤:
| 步骤 | 描述
# 知识库问答系统架构解析
## 引言
随着信息技术的快速发展,知识库问答系统逐渐成为人们获取信息的重要途径。这类系统不仅可以有效地回答用户的问题,还能够从大量的数据中提取关键信息,实现智能化的服务。本文将对知识库问答系统的架构进行详细解析,并通过代码示例帮助大家了解其实现过程。
## 知识库问答系统的基本架构
知识库问答系统一般由以下几个关键组成部分构成:
1. **用户接口**:用户
文章目录一:标量和向量(1)基本概念(2)坐标系中的向量表示二:向量运算(1)加减与数乘(2)向量内积A:为什么需要向量内积B:向量内积C:柯西-施瓦茨不等式(3)线性组合三:基向量和向量空间(线性空间)(1)基向量(2)向量张成的空间(3)特征向量与特征空间五:向量线性相关性(1)数学角度解释(2)空间角度解释 一:标量和向量(1)基本概念标量:由单一数值构成的对待研究对象的量化评价,标量的定
转载
2024-07-11 02:57:56
365阅读
AI学习笔记 第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体。在绘图是选中一个物体,就可以将它自由的移动。和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点,你可以通过这些控制点对物体进行变形。 而第二个白箭头是用于挑选和移动节点,这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似,可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制,从而达到控制线段形状
转载
2024-09-27 14:51:33
148阅读
行业知识图谱调查报告(一):知识图谱概述 目录行业知识图谱调查报告(一):知识图谱概述前言一、知识图谱概述1.1 知识图谱概念及分类1.2 行业知识图谱基本情况1.3 知识图谱发展历程参考文献 前言 当前人工智能的发展仍然处于弱人工智能的状态,研究重心由感知智能过渡到认知智能领域。知识图谱(Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近