- 近日，DataFunSummit知识图谱在线峰会正式举行，国内知识图谱领域知名学者和技术专家出席本次峰会，共议“知识图谱的核心技术与前沿应用”。会上，华为云3位专家介绍了华为云知识计算解决方案的具体行业实践。“新一代人工智能技术要解决如何与各行各业深度融合的问题，要做到真正的落地，就需要把知识驱动和数据驱动结合起来，实现AI与行业知识的高效结合，同时利用知识、数据、算法和算力四个要素。这是A... 近日，DataFunSummit知识图谱在线峰会正式举行，国内知识图谱领域知名学者和技术专家出席本次峰会，共议“知识图谱的核心技术与前沿应用”。会上，华为云3位专家介绍了华为云知识计算解决方案的具体行业实践。“新一代人工智能技术要解决如何与各行各业深度融合的问题，要做到真正的落地，就需要把知识驱动和数据驱动结合起来，实现AI与行业知识的高效结合，同时利用知识、数据、算法和算力四个要素。这是A...
- 在过去的数十年里，知识图谱技术虽然逐步展露于个行业中，但始终限制于庞大的信息、知识数据难以智能化、系统化的追踪呈现的困境，让企业，特别是技术密集型企业，受制于知识获取难、信息碎片化严重等现实状况。这就需要知识图谱技术的全栈解决方案，来打破这些制约企业发展的困境，最大程度释放知识的力量带来的数据增值，加速产业转型升级，并实现知识全生命周期管理。 在过去的数十年里，知识图谱技术虽然逐步展露于个行业中，但始终限制于庞大的信息、知识数据难以智能化、系统化的追踪呈现的困境，让企业，特别是技术密集型企业，受制于知识获取难、信息碎片化严重等现实状况。这就需要知识图谱技术的全栈解决方案，来打破这些制约企业发展的困境，最大程度释放知识的力量带来的数据增值，加速产业转型升级，并实现知识全生命周期管理。
- 进入2026年，企业公关部最深层的恐惧不再是某篇深度报道，而是某个经由AI扩写、伴随短视频算法迅速裂变的“情绪颗粒”。在全平台视频化的今天，一个3秒的切片视频在10分钟内即可触达千万级用户。传统的“关键词匹配”监测模式已彻底失效。当负面信息以反讽、隐喻或AI生成的虚构图像呈现时，基于词库的拦截率不足30%。2026年的舆情管理，本质上是企业**“认知速度”与“算力治理”**的博弈。趋势维度：... 进入2026年，企业公关部最深层的恐惧不再是某篇深度报道，而是某个经由AI扩写、伴随短视频算法迅速裂变的“情绪颗粒”。在全平台视频化的今天，一个3秒的切片视频在10分钟内即可触达千万级用户。传统的“关键词匹配”监测模式已彻底失效。当负面信息以反讽、隐喻或AI生成的虚构图像呈现时，基于词库的拦截率不足30%。2026年的舆情管理，本质上是企业**“认知速度”与“算力治理”**的博弈。趋势维度：...
- RAG vs 知识图谱：谁才是AI的“记忆大脑”？揭秘下一代检索增强架构 摘要在AI系统面临海量信息处理的今天，“记忆大脑”的构建成为决定模型智能水平的关键。本文深度剖析RAG（检索增强生成）与知识图谱两大核心技术的内在机制、性能边界及融合潜力。通过实测数据对比，揭示RAG在动态信息检索中的高效性与知识图谱在语义推理上的不可替代性。基于笔者在金融风控系统中落地的实战经验，提出“神经符号融合... RAG vs 知识图谱：谁才是AI的“记忆大脑”？揭秘下一代检索增强架构 摘要在AI系统面临海量信息处理的今天，“记忆大脑”的构建成为决定模型智能水平的关键。本文深度剖析RAG（检索增强生成）与知识图谱两大核心技术的内在机制、性能边界及融合潜力。通过实测数据对比，揭示RAG在动态信息检索中的高效性与知识图谱在语义推理上的不可替代性。基于笔者在金融风控系统中落地的实战经验，提出“神经符号融合...
- 既然llm有思考能力，如果把图数据库相关的信息和调用方式通过agentscope喂给llm，那么模型是不是就可以基于图数据库中的知识进行问答了？ 既然llm有思考能力，如果把图数据库相关的信息和调用方式通过agentscope喂给llm，那么模型是不是就可以基于图数据库中的知识进行问答了？
- 本文分享了如何基于n8n构建自愈型质量管理系统。通过自动化采集缺陷、需求等数据并构建知识图谱，系统能智能分析、自动修复用例库。方案大幅降低了维护耗时与缺陷逃逸率，将测试团队从重复劳动中解放，转向质量策略设计，实现了质量数据的持续流动与优化。 本文分享了如何基于n8n构建自愈型质量管理系统。通过自动化采集缺陷、需求等数据并构建知识图谱，系统能智能分析、自动修复用例库。方案大幅降低了维护耗时与缺陷逃逸率，将测试团队从重复劳动中解放，转向质量策略设计，实现了质量数据的持续流动与优化。
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- 三年前，我们的测试团队遇到了一个典型痛点：随着产品快速迭代，用例库日益臃肿却难以维护，大量用例失效或重复，测试效率不增反降。更麻烦的是，缺陷分析、需求变更和测试执行之间形成了信息孤岛。直到我们基于n8n构建了一套自愈型质量管理系统，局面才彻底改变。今天，我将完整分享如何用这款开源自动化工具，构建一个能够自我修复、持续优化的智能质量知识体系。 一、架构设计：让质量数据流动起来 核心设计理念传统... 三年前，我们的测试团队遇到了一个典型痛点：随着产品快速迭代，用例库日益臃肿却难以维护，大量用例失效或重复，测试效率不增反降。更麻烦的是，缺陷分析、需求变更和测试执行之间形成了信息孤岛。直到我们基于n8n构建了一套自愈型质量管理系统，局面才彻底改变。今天，我将完整分享如何用这款开源自动化工具，构建一个能够自我修复、持续优化的智能质量知识体系。 一、架构设计：让质量数据流动起来 核心设计理念传统...
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- 在日常系统设计和性能优化中，你有没有遇到过这样的困境：面对高并发、复杂业务和跨领域数据，你是用知识图谱构建可解释的规则体系，还是直接靠大模型来快速生成答案？某乎上一个热门问题引发讨论：“知识图谱和大模型，哪个才是技术大方向？”我们从技术实现、架构设计和业务卡点角度出发，分析两者优劣、瓶颈及结合方案，帮你在工作中做决策。 1. 知识图谱在实际系统中的优势与瓶颈知识图谱（KG）本质上是结构化知识... 在日常系统设计和性能优化中，你有没有遇到过这样的困境：面对高并发、复杂业务和跨领域数据，你是用知识图谱构建可解释的规则体系，还是直接靠大模型来快速生成答案？某乎上一个热门问题引发讨论：“知识图谱和大模型，哪个才是技术大方向？”我们从技术实现、架构设计和业务卡点角度出发，分析两者优劣、瓶颈及结合方案，帮你在工作中做决策。 1. 知识图谱在实际系统中的优势与瓶颈知识图谱（KG）本质上是结构化知识...
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