神经网络方法通过其强大的表达能力，能够捕捉更复杂的语义信息，因此逐渐取代传统的矩阵分解类方法。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是用于表示实体及其之间关系的结构化语义网络，近年来广泛应用于搜索引擎、推荐系统、对话系统等领域。通过将数据以三元组的形式存储（实体1-关系-实体2），知识图谱能够提供更加丰富的语义信息...

在当今这个信息爆炸的时代，企业面临着前所未有的数据洪流。这些数据，无论是来自市场趋势、客户反馈、内部运营还是外部研究，都蕴含着巨大的价值，但同时也带来了筛选、整合与应用的巨大挑战。如何在这片数据海洋中捞出真金...

推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为、兴趣和偏好，向他们推荐个性化的内容或产品。在传统推荐系统中，常用的方法包括协同过滤、矩阵分解和基于内容的推荐。这些方法虽然有效，但在面对冷启动问题、数据稀疏性以及复杂...

在当今这个快速变化且高度竞争的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战，其中之一便是如何高效地跨越部门界限，实现无缝协作。传统的组织结构往往导致信息孤岛的出现，不同部门间流程不一致、信息不共享，严重制约了企业的整体...

知识图谱（Knowledge Graph，简称KG）是一种结构化表示事实和信息的方式，广泛应用于搜索引擎、智能问答、推荐系统等领域。知识图谱的核心是通过图结构将实体和关系以三元组（实体1、关系、实体2）的形式展示出来。然而，直接处理...

现如今，越来越多的企业开始意识到搭建高效、智能的AI知识库是非常重要的，并在不断了解和搭建AI知识库。如何高效搭建出有效的AI知识库是很多企业存在的问题。在2024年，有哪些SaaS软件是搭建AI知识库的最佳软件呢？本文将推...

在数字化时代，知识中台作为企业知识管理与服务的重要载体，其用户体验的优劣直接关乎到信息的有效传递、员工的学习效率及企业的整体创新能力。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，将AI融入知识中台的设计与优化中，已成为提升用...

通过知识图谱增强 RAG 可以帮助检索，使系统能够更深入地挖掘数据集以提供详细的响应。

在快速迭代的未来工作场所，知识中台与AI的融合正引领着一场深刻的工作方式变革。这种融合不仅优化了企业的知识管理流程，还通过智能工具如AI问答、内容生成等，极大地提升了工作效率和决策质量。接下来将深入探讨知识中台...