深度学习之复杂推理与逻辑学习
基于深度学习的复杂推理与逻辑学习是当前人工智能领域中的一个前沿研究方向，旨在结合深度学习与传统逻辑推理的优势，使机器能够在处理复杂任务时具备更强的推理能力。
深度学习之常识知识库构建
基于深度学习的常识知识库构建是一项旨在自动化获取和组织广泛的常识性信息的技术，它通过深度学习模型从文本、图像、语音等多种数据源中提取出隐含的常识知识，并构建一个可以被机器理解和应用的知识库。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型（LLM）的GraphRAG系统，利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能，增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力，适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言，LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入，并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性，提升了问答系统的准确性和实用性。
DB-GPT v0.6.0 版本更新，发布六大核心新特性！
DB-GPT v0.6.0 版本已发布，这是一个开源的AI原生数据应用开发框架，带来了多项新特性，包括AWEL协议升级至2.0，支持复杂编排；改进的数据应用创建与生命周期管理，支持多模式构建；GraphRAG增强图社区摘要与混合检索，图索引成本降低50%；丰富的Agent Memory类型；支持Text2NLU与Text2GQL微调；GPT-Vis前端可视化升级。这些更新助力企业快速构建智能数据应用，推动数字化转型。