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之前通过系列文章介绍了如何利用HugggingFists系统无代码构建知识图谱，这次给出视频，方便大家更直观的了解如何操作。视频链接如下：
《玩转数据之利用LLM构建知识图谱》
文章链接：
《大语言模型无代码构建知识图谱(1)--提示工程准备》
《大语言模型无代码构建知识图谱(2)--环境准备》文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-843053.html
《大语言模型无代码构建知识图谱(3)--低代码流程构建》文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843053.html
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第一作者：罗浩然，北京邮电大学博士研究生，研究方向为知识图谱与大语言模型协同推理 OpenKG地址：http://openkg.cn/tool/bupt-chatkbqa GitHub地址：https://github.com/LHRLAB/ChatKBQA 论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.08975 动机 随着ChatGPT 的问世，属于大模型的时代就此开始。无可否认，大型
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笔记整理：李雅新，天津大学硕士，研究方向为知识图谱补全 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3539597.3570483 动机 知识图谱补全 (KGC) 旨在对已知事实进行推理并推断缺失的链接。基于文本的方法从自然语言描述中学习实体表示，并且具有归纳KGC的潜力。然而，基于文本的方法的
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？ 在本文
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随着互联网技术的发展以及大数据、人工智能等新科技时代的来临，我国高校教育改革、高校人才培养也面临着新的机遇与挑战。一方面，为了实现国家战略、支撑快速发展的新经济，需要高校变革发展培养新型人才，满足社会发展的新需求；另一方面，新时代教育理念、教
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！ 个人主页：有梦想的程序星空 个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域
导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度
