摘要：
NLP（自然语言处理）属于算法岗位，但工作内容因岗位类型和学历背景存在差异 一、NLP 岗位的核心定位：算法属性明确，但细分方向差异大 NLP 的本质是算法岗 NLP 是人工智能的核心领域，目标是让机器理解和生成自然语言，核心工作包括： 设计 / 优化语言模型（如 BERT、GPT）、文本分类 / 阅读全文
posted @ 2025-06-21 22:27
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摘要：
Neo4j 的查询语言叫 Cypher，语法很像 “用英语描述关系”，特别直观。下面用社交网络场景举例，教你快速上手核心查询操作： 一、准备工作：先创建示例数据 假设我们有一个简单的社交网络，包含： 节点：用户（Person）、兴趣（Interest）、城市（City） 关系：FOLLOWS（关注） 阅读全文
posted @ 2025-06-21 22:24
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医药智能客服公司用图数据库（知识图谱） ，就像给客服系统装了一个 “超级大脑”，能把海量医药知识串成一张网，让机器人回答问题又快又准，还能玩出很多 “智能操作”。下面用大白话讲讲具体能干嘛，附场景例子： 一、秒答复杂用药问题：把 “药 - 病 - 人” 的关系摸得门儿清 场景 1：药品相互作用查询比 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:57
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图数据库的核心是用 “节点” 和 “边” 存储数据关系，就像用蜘蛛网记录人和事的联系。下面用大白话盘点常见的图数据库，分 “热门商用” 和 “开源免费” 两类，附场景举例： 一、商用图数据库（花钱买服务，企业级首选） Neo4j（最知名的图数据库） 特点：用 “节点 + 边” 存关系，像画思维导图一 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:48
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这个为什么activate后 * 的位置不改变呢？ ： anaconda和miniconda两个有一个就行，到控制面板中卸载掉miniconda 使用cmd，别用power shell 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:44
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这个问题就像问 “电动车这么省油，为啥马路上还有那么多燃油车” 一样，核心原因是：工具的价值不在于 “好不好用”，而在于 “是否匹配场景需求”。 一、先搞清楚：图数据库和关系型数据库的 “擅长领域” 完全不同 用大白话举例子： 关系型数据库（MySQL/Oracle） = 超市的 “货架管理员”。擅 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:41
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但需要更精准地区分：知识图谱的底层实现通常依赖图数据库，但两者不是完全等同的概念。 一、先搞懂：知识图谱和图数据库的关系 用大白话比喻： 知识图谱 = 你想搭建的 “关系网蓝图”（比如 “电影 - 演员 - 导演” 的关系设计）。 图数据库 = 用来存储这张网的 “硬盘”（具体存节点、边数据的工具） 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:29
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一、为什么要用知识图谱？ 用大白话讲，知识图谱就像给数据建了一张 “关系网”，专门解决 “数据之间怎么连” 的问题。 比如你想存一个家庭关系： 用 Excel/MySQL 存，可能就是一张表列 “爸爸、妈妈、孩子”，但如果想知道 “爸爸的朋友的孩子是谁”，就得手动翻好多表，甚至根本存不下这种复杂关系 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:28
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咱们用最通俗的话来唠唠为啥现在很多人说开发大模型应用得靠 LangChain 和 Lang Graph 哈。其实这事得从大模型的 “短板” 说起 —— 现在的大模型就像个记性不好、还不会翻书的学霸： 一、大模型的 “尴尬时刻”：答非所问的根源 比如智能客服场景，用户问 “我的订单什么时候到”，大模型 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:26
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摘要：
关于 “更好的开发方式是否应基于 LangChain 和 Lang Graph” 的问题，需要从大模型应用的核心痛点、框架特性及技术逻辑展开分析。以下是具体解读： 一、LangChain 与 Lang Graph 的技术定位 1. LangChain：大模型应用的 “流程 orchestrator” 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:24
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