图技术与大语言模型 LLM 结合，打造下一代知识图谱应用

随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要，而图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具，为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。

近日，国产企业级分布式图数据库——悦数图数据库正式发布图+ AI 大模型解决方案，率先实现了基于自然语言的知识图谱构建&查询（Text2Cypher）技术方案，为用户提供了强大的数据管理、语义理解和信息提取能力，让企业以更低成本实现更高性能的行业大模型应用，同时人机交互的问答结果更智能、更精准。

悦数图数据库：发布 Graph+AI 解决方案

图数据库是一种以节点表示实体，边表示实体之间关系的新型数据库，能够允许高效地存储、检索和分析复杂的多维数据。实践表明，通过图技术构建知识图谱提升 In-Context Learning 的全面性可以为用户提供更多的上下文信息，能够帮助大语言模型（LLM）更好地理解实体间的关系，提升自己的表达和推理能力。

作为国内首家引入了 LangChain 的图数据库厂商，悦数图数据库率先实现了基于 Knowledge Graph+Vector DB 的 Graph In-Context Learning方案。同时，悦数图数据库正致力于将 “GraphStore” 存储上下文引入 Llama Index，从而引入知识图谱的外部存储，全面打造更高效易用的「图+ LLM」解决方案。

在交互方式方面，悦数图数据库已经实现了基于「Graph + LLM」技术的 Text2Cypher，即自然语言生成图查询。用户只需要在对话界面中通过自然语言就可以轻松实现知识图谱的构建和查询，更有开箱即用的企业级服务，企业用户可以使用悦数图数据库导入海量行业数据，快速构建行业专属知识图谱。基于悦数图数据库提供的强大查询能力和性能，用户不仅可以以较低的费用成本完成高准确性的查找和直观的可视化呈现，而且能直接使用自然语言进行交互式提问和查询，大幅度降低企业使用门槛。

悦数 AI 大模型方案：行业应用场景

在信息爆炸的时代，海量的自然语言文本涌现，企业需要处理大量来自不同渠道的多类型数据，以获取有价值的信息和洞察。行业大语言模型（LLM）是针对特定行业领域的大规模自然语言处理模型，可以理解、分析和生成与该行业相关的文本信息。

但传统的训练方法存在训练成本高、效率低、上下文信息不足的问题，导致大语言模型难以在生产环境中真正落地——而悦数图数据库在海量、多样化、复杂数据场景中处理能力和直观、灵活、高效的特性恰好能解决这些问题，因此正被广泛应用于大模型训练和多种实际应用场景。

医疗健康行业

在医疗健康行业，海量的医学文献、临床数据和患者病历等信息需要进行有效的管理和分析。借助悦数图数据库的图技术，企业可以构建医疗健康领域的大语言模型。通过构建医疗知识图谱，将医学实体（如疾病、药物、治疗方法等）和它们之间的关系进行建模，大语言模型可以从中获取丰富的医学知识。

在实体链接和实体消解方面，使用悦数图数据库可以帮助将医学文本中提及的实体准确地对应到知识图谱中，消除歧义，提高模型的准确性。医疗健康行业大语言模型的构建可以应用于智能诊断、疾病预测、个性化医疗建议等，为医疗领域提供更精准和智能的解决方案。

金融保险行业

在金融领域，复杂的金融数据需要进行深入的分析和预测。悦数图数据库可以帮助构建金融领域的知识图谱，将金融实体（如股票、交易、金融指标等）和它们之间的关系进行建模。基于悦数图数据库搭建的语言模型可以从中获取金融领域的专业知识，并在金融数据分析、投资决策等方面发挥重要作用。

同时，利用悦数的图技术进行关系提取和语义理解，可以帮助用户从金融新闻、研究报告等文本中提取关键信息，帮助大语言模型更好地理解金融市场的动态和趋势。金融领域的大语言模型应用可以应用于投资分析、风险管理、智能客服等，而用户使用自然语言提问即可获取精准的回答，为金融用户带来更智能和高效的服务。

电商零售行业

在零售业，企业经常需要处理大量的商品信息、用户评论、销售数据等。悦数图数据库可以帮助构建零售行业的知识图谱，将商品、品牌、用户等实体和它们之间的关系进行建模。零售业中的行业大语言模型应用可以应用于智能商品推荐、客户细分、市场趋势分析等，为零售企业提供更智能化和个性化的购物体验。

与此同时，悦数图数据库提供的图+ AI 大语言模型（LLM）解决方案，还可以通过获取零售行业的专业知识，在商品推荐、用户个性化服务等方面发挥作用。利用图技术进行实体链接和关系提取，可以从用户评论中抽取有用信息，帮助大语言模型更好地了解用户需求、个性化推送购物偏好，用户使用自然语言即可获得针对性的服务，大大提升用户使用体验。

未来展望：打造更智能的 AI 大模型应用

随着大数据和人工智能技术的不断发展，图技术和语言模型的深度融合将成为未来发展的趋势。悦数图数据库不仅可以为语言模型提供更丰富的知识基础和语义理解能力，帮助模型更好地理解行业知识和语义，而且能够更加高效、灵活和智能地处理海量复杂关联数据。

未来，AI 大模型将在更多的行业领域得到发展，悦数图数据库也将继续发展和完善自身技术优势，帮助更多企业更好地理解行业数据、洞察市场趋势、优化业务决策，为企业的创新和发展带来更多的机遇和动力。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望