大厂技术实现 | 详解知识图谱的构建全流程 @自然语言处理系列
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。
「AI人工智能」什么是AI技术
**AI技术概览**
本文探讨人工智能（AI）的核心，包括知识图谱、问答系统和AI芯片。AI在硅光芯片、个性化推荐等领域展现趋势，前端开发与AI结合，涉及人机交互、数据可视化和模型训练。此外，文章讨论了监督学习的应用、深度学习工程师的市场需求，以及梯度消失等问题，提示了适宜的批量大小对随机梯度下降的影响。
RPA数字员工简介
RPA（机器人流程自动化）是一种通过软件机器人模拟人工操作，实现业务流程自动化的技术。它能跨系统执行任务，如数据搬运、对账、审批等，大幅提升效率。随着AI融合，RPA具备了“读写看懂”的能力，广泛应用于金融、制造、政务、医疗等领域，正从桌面工具演变为企业级“数字员工”，推动运营模式变革。
构建AI智能体：二十八、大语言模型BERT：原理、应用结合日常场景实践全面解析
BERT是谷歌2018年推出的革命性自然语言处理模型，采用Transformer编码器架构和预训练-微调范式。其核心创新在于双向上下文理解和掩码语言建模，能有效处理一词多义和复杂语义关系。BERT通过多层自注意力机制构建深度表示，输入融合词嵌入、位置嵌入和段落嵌入，输出包含丰富上下文信息的向量。主要应用包括文本分类、命名实体识别、问答系统等，在搜索优化、智能客服、内容推荐等领域发挥重要作用。
认识AI
本文介绍了AI核心概念与大模型开发原理，涵盖人工智能发展历程及Transformer神经网络的关键作用。通过注意力机制，Transformer实现对文本、图像、音频的高效处理，成为GPT等大模型的技术基础。文章解析了LLM如何利用Transformer进行持续推理生成，逐字输出连贯内容，揭示ChatGPT类模型的工作机制。
