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知识图谱 关键字列表
生成式 AI 时代的数据：我们需要更多知识工程师
在生成式 AI 时代,数据的重要性日益凸显。随着 AI 项目从概念验证走向生产,组织需要更加关注用于训练和推理的数据质量。专家们强调了解数据背景的重要性,以确保 AI 模型使用正确的数据。这突出了知识工程师的重要性 - 他们能够理解数据的上下文,并引导我们找到正确的数据。知识工程在 AI 时代将发挥关键作用。
知识图谱：企业 AI 中的关键纽带
知识图谱作为连接结构化数据和大语言模型的关键技术,正在引起企业界的广泛关注。它可以帮助企业更好地理解数据之间的关系,提高AI应用的准确性和可解释性。虽然构建知识图谱仍存在技术挑战,但结合生成式AI的新方法正在简化这一过程,有望加速知识图谱在企业中的应用和价值实现。
高通重磅发布！最新骁龙至尊版汽车平台亮相及战略重点
高通在汽车领域的AI策略紧密围绕车内智能和信息实时处理展开。随着中国等市场中的汽车厂商对算力需求增加，高通致力于通过车端AI满足车辆复杂、多变任务的处理需求。
GraphRAG本地化与Ollama集成及交互式UI：结合知识图谱的本地模型支持和交互界面
结合知识图谱的本地模型支持和交互界面，提供低成本、高效能的知识管理和查询工具，适用于数据管理、查询执行和结果可视化。
欺诈关联排查系统项目
为积极响应北京银行数字化转型战略，信用卡中心充分运用大数据信息及技术优势，整合内外部数据及各类风险信息，首次引入知识图谱分析平台，创新性的以图谱形态构建风险关系网络的形式，重新组织多个业务条线产生的数据，构建5大关联图谱风险业务模型场景。
西门子成都灯塔工厂：云边一体的知识图谱让知识固化与传承
知识服务成为了SEWC的一个迫切需求，生产现场人员需要快速精准的问题定位、故障分析、设备操作和突发情况的应对知识，实现及时专业的自助服务。
2022-06-23
知识图谱赋能企业数字化转型
Neo4j知识图谱的应用极其广泛，覆盖网络安全、金融服务、医疗保健、生命科学、供应链和物流、零售、电信和制造等众多行业，适用于从欺诈检测和实时推荐到患者旅程、数字孪生、材料清单等各种用例。
白皮书
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