类似微软的GraphRag，neo4j版的GraphRag代码开源，本地运行，包括使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
好贵！GraphRAG好确实好，就是有点费Token
...
Microsoft GraphRAG | 基于知识图谱的RAG套件，构建更完善的知识库
...
颠覆传统RAG！微软发布GraphRAG革新AI检索！打造你的AI助手：GraphRAG+Chainlit实现跨文档智能检索分析，效果惊人！#graphrag
...
【知识图谱实战】计算机博士花6小时带你轻松学习掌握Neo4j数据库实战、医药问答系统、文本关系抽取、金融平台风控模型等等实战项目！附课件源码
...
Microsoft微软的 GraphRag开源了，如何使用知识图谱（knowledge graph）做大模型RAG增强
...
外网超火爆的神级LLM大模型教程：从头开始构建LLM大语言模型，281页PDF+课件教程
...
老KG专家，保姆级教程讲解如何构建知识图谱
...
大模型rag技术如此之多，如何选择，多看看论文和实验
...
开源了，基于大模型、知识图谱、rag的李白项目，欢迎大家去github给个star
...
【李宏毅】2024年公认最好的【LLM大模型】教程！大模型入门到进阶，一套全解决！2024生成式人工智慧-附带课件代码
...
如何使用知识图谱（knowledge graph）做大模型RAG增强
...
人生苦短，我用知识图谱！国内顶尖学府北大强推的【知识图谱导论】教程分享！博导花半天教你掌握人工智能必备知识图谱课程！_人工智能/机器学习/神经网络/知识图谱
...
HippoRAG介绍：RAG+知识图谱+谷歌网页搜索排名算法，新瓶旧酒还是香
...
「医疗大模型白皮书」强烈建议！所有医疗行业的同学，死磕这本精华88页的落地白皮书！！
...
2024世界人工智能大会 李彦宏说：“没有应用，光有一个基础模型，不管是开源还是闭源，一文不值！”
...
超级丐版 基于LLM自动化构建学科知识图谱
...
口碑NO.1！给想学LLM大模型的人安利一个神仙教程，带你一步步从零构建自己的大模型！-神经网络/深度学习/大语言模型
...
5分钟学会本地部署！拥有自己的免费AI大模型！~
...
基于知识图谱、大模型、RAG检索增强的传统文化研究项目
...
基于知识图谱、大模型、RAG检索增强的传统文化研究项目之「以白话文搜索古文」
...
颠覆传统RAG！GraphRAG结合本地大模型：Gemma 2+Nomic Embed齐上阵，轻松掌握GraphRAG+Chainlit+Ollama技术栈
...
吹爆！这可能是B站最全的GPT4o指导教程双语版，1小时清楚GPT4o有哪些能力被显著提升，以及使用GPT4打造智能程序，看完全面了解GPT4o模型！
...
完全自学知识图谱！不愧是迪哥花7小时把知识抽取、Neo4j数据库、医药问答系统及金融医疗实战项目讲的如此透彻！
...
【官方来源】看看neo4j官方如何使用大模型构建知识图谱和可视化交互
...
GraphRAG实操：本地运行不如GPT-4o，模型越大效果越好
...
被github的创始人打赏了
...
国外开发者第一时间上手Graph RAG，看看他怎么用的
...
如何使用大模型（LLM）构建知识图谱
...
核心代码讲解（一），基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
...
如何从零开始构建一个知识图谱？
...
B站强推！这可能是唯一能将LLama大模型讲清楚的教程了，LLama系列复现-微调-预训练-应用实例解读，草履虫都能看懂！人工智能/多模态大模型
...
如何构建图谱（neo4j），基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
...
基于深度学习的医疗知识图谱搭建实战与基于词向量模型RNN网络的医学糖尿病数据命名实体识别实战
...
阿里大佬耗时6个月终于把AI大模型录成了完整的视频教程，通俗易懂，学完即可入职，挑战年薪百万！
...
老KG专家，讲解在客服案例中用知识图谱做增强RAG（视频三）
...
全网首发GLM4+最新langchain v0.3版本+RAG详细教程—环境配置、模型本地部署、模型微调、效果展示
...
吴恩达大模型系列教程：2024年6月 《构建你自己的数据库智能体|Building Your Own Database Agent》（附代码课件）
...
中国信通院：52个LLM大模型应用落地案例集，针对大模型行业落地，大模型应用，私有化部署（附PDF）
...
第三方大模型接入配置说明，基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
...
一文讲透RAG实战全解析，【理论+实战+细节】带你全面了解 RAG-卢菁博士授课-大模型实战课程大模型RAG（检索增强生成）基于检索增强生成（RAG）