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。
AI多模态的5大核心关键技术，让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景，通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取，实现信息的系统化管理和高效查询，大幅提升设备维护和生产管理的效率。
一文读懂 Mysql MVCC
MVCC（Multi-Version Concurrency Control）是一种**多版本并发控制**技术，常用于数据库管理系统中，用于支持事务的并发执行。MVCC 技术可以在读取数据时不产生锁，同时保证数据的一致性。具体来说，MVCC 技术会在每个数据行上保存多个版本的数据，每个版本都有一个时间戳，当一个事务需要读取数据时，会根据该事务的时间戳选择合适的数据版本进行读取，从而避免了读取数据时的锁定操作。同时，MVCC 技术还可以通过回滚日志和垃圾回收机制来保证数据的一致性和完整性。MVCC 技术在 InnoDB 存储引擎中得到了广泛的应用，成为了 InnoDB 存储引擎的一个重要特性
知识图谱和向量数据库的关系
知识图谱和向量数据库在处理不同类型的数据和任务中具有各自的优势。它们可以在大语言模型中相互结合，以处理复杂的需求，提供更全面和准确的信息检索和推理能力。这种结合为我们在自然语言处理和机器学习领域中解决实际问题提供了有力的工具和方法。