行业首创 ！Graph RAG：基于知识图谱的检索增强技术与优势对比（附 Demo）
悦数图数据库率先实现了与 Llama Index、LangChain 等大语言模型框架的深度适配并在行业内首次提出了 Graph RAG（基于图技术的检索增强）的概念，利用知识图谱结合大语言模型（LLM）为搜索引擎提供更全面的上下文信息，可以帮助用户以更低成本获得更智能、更精准的搜索结果。目前，悦数图数据库推出的这项技术在与向量数据库结合的领域也获得了相当不错的效果。
阿里云图数据库GDB揭秘
阿里云图数据库（Graph Database, 简称GDB）是一种支持属性图模型，用于处理高度连接数据查询与存储的实时可靠的在线数据库，支持 TinkerPop Gremlin 查询语言，可以帮助用户快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。
linux积累-core文件是干啥的
核心文件是Linux系统在程序崩溃时生成的重要调试文件，通过分析核心文件，开发者可以找到程序崩溃的原因并进行调试和修复。本文详细介绍了核心文件的生成、配置、查看和分析方法
Linux下调试段错误的方法[Segmentation Fault]--GDB
<p><span style="font-family:Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span style="font-size:14px; line-height:25px"><a target="_blank" href="http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2011/11/06/2237857
Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
RAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。这次，我们借助 LLM 的力量，强化下 RAG。
