图数据库有哪些知识图谱
社区干货
地址知识图谱在银行业的应用探索|社区征文
本架构分别由平台支撑层、数据支撑层、技术功能层、业务场景层等4层构成,每层功用各不相同。- **平台支撑层**:数据标注平台为地址数据标注所用,图数据库为地址知识图谱存储、推理所用,机器学习平台为承载技术功能所用。- **数据支撑层**:地址标注数据为训练地址词识别模型所用,地址知识图谱为提供标准地址名、地址辖属知识所用。- **技术功能层**:该层主要实现了地址解析各项功能,包括地址词识别、标准名称映射、地址层级补全...
知识图谱是否可以应用到医药行业之中?
知识图谱是否可以应用到医药行业之中?
《数据智能知识图谱》
本期文章为大家分享由火山引擎数智平台(VeDI)正式发布的《数据智能知识图谱》,内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析,数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。正式发布《数据智能知识图谱》(以下简称「图谱」),内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析,数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。
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火山引擎数智平台 VeDI 发布《数据智能知识图谱》,助力企业高效用数
近日,火山引擎数智平台(VeDI)正式发布《数据智能知识图谱》(以下简称「图谱」),内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析,数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。正式发布《数据智能知识图谱》(以下简称「图谱」),内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析,数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。点击文末链接,下载高清图谱 更强劲的数据基座能力随着企业数字化转型的需求愈加强烈,数据存储计算作为转型最底层的基座也更加受到关注。过去,传统湖仓一体时常发生数据源数据入湖时效性差、多源数据管理难等问题...
2024年03月
*注意事项:使用时请选择按标签排序 项目中心 更新类型 功能描述 产品截图说明 新增 项目中心新增在线服务模块,支持对在线服务任务进行管理,主要新增功能包括: 任务状态查询:用户可在该板块查看资源执行状态。 自定义优先级:支持用户对标签任务导入进行优先级的排序,队列顺序决定实际运行顺序。 自定义查询: 支持用户查询已建任务执行情况,帮助排查数据是否异常。通过输入ID即可快速查询导入到内存数据库中的数据情况。 ...
我的 2022 云原生修炼之路 | 社区征文
没有什么限制了。《罪与罚》太难读下去了,但是又很想体验那种阅读后的飞升感觉。《我的阿勒泰》《鹿川有许多粪》《江城》《黑客与画家》这四本是认认真真读完的。2023年还是读完存量书吧。多去图书馆借书看。## 2023 规划- 可观测性与多集群- rust- eBPF - 图数据库、知识图谱、图计算工程化落地与专利输出- 深度参与社区的运营
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
知识巡径过程** 关于“火山引擎”这条技术路线,说实在的在2021年以前,我还只知道Pytorch、tesorflow 等框架的应用模式。对“火山引擎”技术路线知之甚少。对 “火山引擎” 了解我想是从几次“meetup”开始的,对于“meetup”这样线上交流形式,我个人认为是非常适合初次接触 “火山引擎”小白们的,通过“meetup”我逐步了解“火山引擎”的技术框架、核心算法和前沿应用模式,对我了解 “火山引擎”能做什么有了概念上认知。同...
基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录近期,第29届国际知识发现与数据挖掘... 图1:论文题目和作者信息KDD会议始于1989年,是数据挖掘领域历史最悠久、影响最大的顶级学术年会。KDD广泛的交叉学科性和应用性吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机...
应用场景
智能问答 LLM(Large Language Models,大规模语言模型)支持的智能客服、领域知识问答。 知识库 将业务知识进行解析、切块、理解,文本向量化后存储到向量数据库 VikingDB,利用向量相似度检索技术,实现高效的知识库检索,从而提升知识库的利用和管理效果。 智能搜索 文本检索、图片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型将文本转换为向量,这些模型试图表示单词的场景及其所...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
**- 数据库(DB):**考察 LLM 利用 SQL 对给定数据库进行操作的能力。**- 知识图谱(KG):**考察 LLM 利用工具从知识图谱中获取复杂知识的能力。**- 卡牌对战(DCG):**考察 LLM 作为玩家,根据规则和状态进行卡牌对战的策略决策能力。**- 情景猜谜(LTP):**这个游戏需要 LLM 针对谜题进行提问,从而猜出答案,能够考察 LLM 的横向思维能力。**- 家居(HH):**在模拟的家庭环境下,LLM 需要完成一些日常任务,主要考察 LLM...
应用场景
智能问答 LLM(Large Language Models,大规模语言模型)支持的智能客服、领域知识问答。 知识库 将客户的业务知识进行切块、向量化后存储到向量数据库 VikingDB,利用向量相似度检索技术,实现高效的知识库检索,从而提升知识库的利用和管理效果。 智能搜索 文本检索、图片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型将文本转换为向量,这些模型试图表示单词的场景及其所传达的含义...
