Qwen系列模型+GraphRAG/LightRAG/Kotaemon从0开始构建中医方剂大模型知识图谱问答
本文详细记录了作者在短时间内尝试构建中医药知识图谱的过程，涵盖了GraphRAG、LightRAG和Kotaemon三种图RAG架构的对比与应用。通过实际操作，作者不仅展示了如何利用这些工具构建知识图谱，还指出了每种工具的优势和局限性。尽管初步构建的知识图谱在数据处理、实体识别和关系抽取等方面存在不足，但为后续的优化和改进提供了宝贵的经验和方向。此外，文章强调了知识图谱构建不仅仅是技术问题，还需要深入整合领域知识和满足用户需求，体现了跨学科合作的重要性。
基于 Qwen Max 底座打造的图谱增强文本生成式任务系统
基于Qwen Max打造的图谱增强文本生成系统，结合知识图谱与生成式AI，具备精准高效的文字生成能力。系统支持文档解析、知识图谱构建、社区检测、复杂关系建模、语义检索、Prompt调优、分布式任务管理等核心功能，广泛适用于多轮对话、摘要生成、文档翻译等任务，满足大规模、高并发的生产需求。
英伟达nGPT重塑Transformer，AI训练速度暴增20倍！文本越长，加速越快
英伟达提出nGPT（Normalized Transformer），通过单位范数归一化和超球面上的表示学习，显著提升了Transformer模型的训练速度和性能。实验显示，nGPT在处理4k长度序列时，训练速度比传统Transformer快10倍，且在多个下游任务中表现出色。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.01131
基于qwen max 的知识图谱 指令对比分析 结构 指令 领域 指令差异分析
感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式：只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法，分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示，领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力，但构建成本较高；而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取，但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。
从“整理”到“思考”：文档管理工具的新角色
在信息爆炸时代，文档管理的挑战转向高效组织和提取知识。传统工具易形成知识孤岛，而语义网络通过内容、上下文和关联性建立知识图谱，使信息“活”起来。开源工具如“板栗看板”采用节点式数据架构，链接文档各部分至具体任务或主题，助力用户在复杂知识网络中自由穿梭，尤其适用于跨学科研究，帮助发现文献间潜在联系，提供全新研究视角。
预训练模型（Pre-trained Models）
预训练模型是在大量文本数据上训练的模型，能捕捉语言的通用特征，通过微调适用于各种NLP任务。它们具备迁移学习能力，减少训练时间和资源需求，支持多任务学习，但需注意模型偏见和可解释性问题。常见模型有BERT、GPT等，广泛应用于文本分类、情感分析等领域。
探索未知：技术之旅的无限可能与个人成长####
本文旨在分享我的技术探索之旅，从初涉代码的迷茫到逐步成长为一名自信的开发者。通过具体案例，探讨了持续学习、实践创新、社区参与及心态调整在个人技术成长中的重要性，鼓励读者勇于探索未知，享受技术带来的挑战与乐趣。
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