超越传统搜索：探索基于GraphRAG的信息检索新范式
【10月更文挑战第10天】随着信息爆炸时代的到来，如何从海量的数据中快速准确地找到所需的信息成为了一个亟待解决的问题。传统的信息检索系统主要依赖于关键词匹配和文档排名算法来提供结果，但这种方法往往无法捕捉到数据间的复杂关系，也无法很好地理解用户的查询意图。近年来，一种新的信息检索方法——基于图的检索增强生成（Graph-based Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG）应运而生，它通过结合知识图谱与机器学习技术，为信息检索带来了全新的视角。
基础与构建：GraphRAG架构解析及其在知识图谱中的应用
【10月更文挑战第11天】随着数据的不断增长和复杂化，传统的信息检索和生成方法面临着越来越多的挑战。特别是在处理结构化和半结构化数据时，如何高效地提取、理解和生成内容变得尤为重要。近年来，一种名为Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 的新架构被提出，它结合了图神经网络（GNNs）和预训练语言模型，以提高多模态数据的理解和生成能力。本文将深入探讨GraphRAG的基础原理、架构设计，并通过实际代码示例展示其在知识图谱中的应用。
大语言模型及其应用场景
大语言模型（如通义千问）凭借强大的自然语言处理能力，在内容创作、对话系统、翻译、信息抽取、代码生成、智能搜索、教育、企业管理和法律等领域展现巨大潜力，助力提升各行业智能化水平。
基于LLamaIndex构建企业级私有知识库：RAG Workflow工作流详解
【11月更文挑战第12天】随着生成式AI的快速发展，企业对智能化信息检索和生成的需求日益增加。传统的知识库系统往往局限于静态的数据存储和查询，难以满足复杂多变的业务需求。而检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术的出现，为企业级私有知识库的建设提供了新的解决方案。LLamaIndex作为专为LLMs（大型语言模型）设计的私有知识索引工具，结合RAG Workflow工作流，能够构建高效、智能的企业级私有知识库，满足企业对于知识管理和智能问答的多样化需求。
盒马鲜生，快而准确的秘密！
在6月9日的“全速重构”2020阿里云·线上峰会中，阿里云智能数据库事业部的资深产品专家斗佛开启了全球首发4款云数据库新产品——云数据库专属集群、图数据库GDB、云数据库Cassandra版、云数据库ClickHouse。今天小编为大家深度揭秘图数据库GDB助力盒马构建商品图谱知识引擎的案例。
Palantir：硅谷最神秘的独角兽
曾经在创业初期分析过Palantir这家公司，作为和大数据领域以及ToB领域的独角兽，Palantir毫无疑问是最神秘也是最成功的公司之一。这篇文章梳理了Palantir的起源，业务逻辑，以及典型的案例，如果你对技术感兴趣，或者打算进行技术创业，希望这篇文章能对你有一些启发。