- 本服务提供智能文本审核，精准识别违禁词、色情低俗、恶意推广、辱骂攻击及低质灌水内容，并校验广告法合规性，适用于评论过滤、注册信息筛查、文章发布等场景，保障内容安全与平台合规。 本服务提供智能文本审核，精准识别违禁词、色情低俗、恶意推广、辱骂攻击及低质灌水内容，并校验广告法合规性，适用于评论过滤、注册信息筛查、文章发布等场景，保障内容安全与平台合规。
- 本API提供食物搭配查询服务，基于传统饮食文化与营养学，智能判断食物相宜/相克关系，给出科学影响说明与建议（如“牛奶+柠檬”）。支持关键词搜索与分页，助力破除饮食误区、实现营养均衡膳食指导。 本API提供食物搭配查询服务，基于传统饮食文化与营养学，智能判断食物相宜/相克关系，给出科学影响说明与建议（如“牛奶+柠檬”）。支持关键词搜索与分页，助力破除饮食误区、实现营养均衡膳食指导。
- 案例介绍本案例将基于华为云码道（CodeArts）代码智能体配置知识图谱MCP服务器，快速刻画知识体系概述模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种开放协议，定义应用程序与大语言模型（LLM）之间的上下文提供规范，为LLM连接外部数据源、工具系统提供统一的交互标准。MCP服务器的核心功能是允许LLM请求外部工具协助回答查询或完成任务。模型上下文协议支持与... 案例介绍本案例将基于华为云码道（CodeArts）代码智能体配置知识图谱MCP服务器，快速刻画知识体系概述模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种开放协议，定义应用程序与大语言模型（LLM）之间的上下文提供规范，为LLM连接外部数据源、工具系统提供统一的交互标准。MCP服务器的核心功能是允许LLM请求外部工具协助回答查询或完成任务。模型上下文协议支持与...
- 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。
- 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。
- 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...
- 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用例... 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用例...
- 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...
- 本文对比了知识图谱与大模型的技术优劣。知识图谱逻辑清晰、可解释性强但构建繁琐；大模型灵活高效却存在黑盒与幻觉风险。实际工作中，二者并非对立，推荐采用RAG等融合架构，用图谱提供可靠支撑，用大模型快速生成，以兼顾系统可靠性与迭代效率。 本文对比了知识图谱与大模型的技术优劣。知识图谱逻辑清晰、可解释性强但构建繁琐；大模型灵活高效却存在黑盒与幻觉风险。实际工作中，二者并非对立，推荐采用RAG等融合架构，用图谱提供可靠支撑，用大模型快速生成，以兼顾系统可靠性与迭代效率。
- 本文对比了知识图谱与大模型的技术优劣。知识图谱逻辑清晰、可解释性强但构建繁琐；大模型灵活高效却存在黑盒与幻觉风险。实际工作中，二者并非对立，推荐采用RAG等融合架构，用图谱提供可靠支撑，用大模型快速生成，以兼顾系统可靠性与迭代效率。 本文对比了知识图谱与大模型的技术优劣。知识图谱逻辑清晰、可解释性强但构建繁琐；大模型灵活高效却存在黑盒与幻觉风险。实际工作中，二者并非对立，推荐采用RAG等融合架构，用图谱提供可靠支撑，用大模型快速生成，以兼顾系统可靠性与迭代效率。
- 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的... 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的...
- 智能体知识更新机制：增量式知识图谱构建与融合技术 一、引言随着大模型驱动的 智能体（Agent） 在企业业务、搜索问答、自动化运营、RPA 流程中广泛应用，知识更新问题变得尤为突出。传统知识库构建方式往往是“全量构建”，一旦知识发生变化，需要重新爬取、处理、训练或重建索引，成本高且不可实时。而智能体需要：识别新知识是否已存在将新知识增量式注入知识图谱自动融合冲突信息实时影响推理过程不中断系... 智能体知识更新机制：增量式知识图谱构建与融合技术 一、引言随着大模型驱动的 智能体（Agent） 在企业业务、搜索问答、自动化运营、RPA 流程中广泛应用，知识更新问题变得尤为突出。传统知识库构建方式往往是“全量构建”，一旦知识发生变化，需要重新爬取、处理、训练或重建索引，成本高且不可实时。而智能体需要：识别新知识是否已存在将新知识增量式注入知识图谱自动融合冲突信息实时影响推理过程不中断系...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Skill实战与极速交付，智能开发全链路实战2026/07/22 周三 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家；李炎-华为云码道产品专家；姜浩-华为云HCDG核心组成员
直播深度解读华为云码道6月产品新特性，从Skill市场安装专家技能，带你零距离体验从需求，开发，审查，重构全链路闭环的开发过程。从零构建并交付一个完整项目，让您体验从代码提交到服务上线的“极速”之旅。
回顾中 -
聚开发者之力，创具身新未来2026/07/23 周四 15:00-17:00
张豪杰/程文/王军/刘新春/黄钦开 /张晓天
本次华为云具身智能开发平台CloudRobo培训面向具身智能开发者，带您全流程体验机器人本体R2C小时级接入、环境重建与轨迹生成仿真数据生产、PB级数据管理、数据评测、模型训推、强化学习和Benchmark一键评测等功能，并体验业界主流具身模型应用。
回顾中
热门标签