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人工智能完整词典
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知识图谱RAG
一种增强检索架构，集成了结构化知识图谱，以丰富上下文并提高语言模型生成答案的准确性。
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RDF三元组
语义网的基本数据结构，由主语、谓语和宾语组成，用于表示知识图谱中实体之间的关系。
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本体
共享概念化的形式化明确规范，定义了特定知识领域中实体的类型、属性和关系。
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实体解析
识别和融合来自异构数据源的匹配实体的过程，以在知识图谱中创建统一一致的视图。
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图嵌入
将图的节点和边在低维连续空间中进行向量表示的技术，保留了结构关系和语义关系以用于机器学习计算。
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SPARQL
用于RDF数据库的标准化查询语言，允许使用类似SQL的语法提取和操作存储在知识图谱中的数据。
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Cypher查询语言
专门为属性图数据库设计的声明式查询语言，使用ASCII语法直观地表示图模式。
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知识图谱补全
预测不完整知识图谱中缺失关系和缺失实体的任务，使用推理和机器学习技术。
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向量-图混合检索
结合向量语义检索和图结构检索的方法，用于提高RAG系统中检索文档的相关性和准确性。
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命名实体识别
从非结构化文本中识别和分类命名实体（人物、地点、组织）的NLP过程，是自动构建知识图谱的关键步骤。
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关系抽取
从文本中自动提取实体间语义关系的技术，能够持续用新的结构化信息丰富知识图谱。
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知识图谱嵌入
将知识图谱中的实体和关系在连续空间中进行密集向量表示，便于数学运算和语义推理。
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语义推理
应用于知识图谱的逻辑推理过程，从现有事实推断新信息，从而扩展检索知识的覆盖范围和深度。
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