DeepSeek 系列教程之 如何在本地电脑上使用 DeepSeek从头构建知识图谱 ，将数据转换为知识图谱

Flowise 是一款开源 UI 可视化工具，用于构建定制的 LLM 编排流程和 AI 代理。" )}

今天我要和大家分享如何利用DeepSeek构建特定领域的知识图谱。知识图谱是AI系统的重要基础设施，它能帮助模型更好地理解和运用领域知识。通过DeepSeek的强大能力，我们可以半自动化地完成知识抽取、实体识别、关系构建等任务，大大提升知识图谱的构建效率。通过本文的学习，相信大家已经掌握了如何使用DeepSeek来构建特定领域的知识图谱。记住，知识图谱的构建是一个持续优化的过程，需要不断收集反馈并改进。小贴士：构建知识图谱时，先定义好本体结构非常重要，这就像是给知识图谱打好地基。构建实体间的关系网络。

本文详细介绍了如何在Windows系统中并安装DeepSeek模型。教程涵盖了ollama安装包下载与安装、Chatbox-1.9.1安装包下载原装、DeepSeek-R1模型安装及导入等详细图文教程。

介绍在知识图谱中，非常重要的：知识抽取、知识融合、知识推理、知识表示的内容；以及基于知识图谱的NL2SQL应用

用RAG搭建过知识库就知道，在使用RAG搭建知识库的时候，整个索引、检索是基于文本块的，当有请求过来的时候，RAG首先根据请求去寻找哪些文本块是最相关、最匹配的，再把找到的文本块作为参考资料，连同请求一起给到大模型。知识结构的空心化人类专家的知识体系是立体建构的，既有学科主干脉络，又能自由调用跨领域知识节点。而LLM的知识表征更接近平面化的概率分布，当处理需要深度领域知识交叉的问题时，容易暴露概念关联的脆弱性。举个例子，用户询问“哪些药物可以治疗高血压？

DeepSeek 系列教程之 如何本地构建AI智能分析助手，用自然语言向你公司的数据提问 为决策者提供即时的、数据驱动的见解，提高生产（教程代码含详细安装步骤）

几天前，Deepseek R-1 被公布为一个完全开源模型，这意味着任何人都可以采用底层代码库，对其进行调整，甚至根据自己的需要进行微调。从技术角度来看，Deepseek R-1（通常缩写为 R1）源自一个名为 DeepSeek-V3 的大型基础模型。实验室随后通过对高质量人工标记数据进行监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL) 相结合的方式完善了该模型。结果是聊天机器人可以处理复杂的提示，揭示复杂问题背后的推理步骤（有时比其他模型更透明），甚至在聊天界面中呈现代码以供快速测试。

Deepseek-R1是一个混合专家模型，通过强化学习进行训练。这是一个庞大的模型，总共有 6710 亿个参数，但在推理过程中只有 370 亿个参数处于活跃状态。这家初创公司声称，尽管训练成本只是 OpenAI o1 的一小部分，但他们的模型与 OpenAI o1 不相上下。此外，他们还通过使用 Deepseek-R1 生成的合成数据对其他一些开源 LLM（如 Llama 3.1 和 Qwen 2.5）进行微调，创建了另外六个模型。这些被称为蒸馏模型，即使用合成数据用更强大的模型训练较小的模型。

模型上下文协议：MCP 服务器据称是 AI 领域的下一个重大改变者，它将使 AI 代理变得比我们想象的更加先进。MCP 或模型上下文协议由 Anthropic 去年发布，它可以帮助 LLM 连接软件并对其进行控制。但有一个问题大多数 MCP 服务器都与 Claude AI 兼容，尤其是 Claude AI 桌面应用程序，但它们有自己的限制。有没有办法我们可以使用本地 LLM 运行 MCP 服务器？

from llama_index . core import PromptTemplate # 获取当前提示模板 prompts = query_engine . get_prompts() print(prompts [ "pandas_prompt" ] . template) # 更新提示模板 new_prompt = PromptTemplate("""\{df_str}

作者丨徐阿衡学校丨卡耐基梅隆大学硕士研究方向丨QA系统实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。1. CN-DBpedia 构建流程知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，...

检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识源，增强了大型语言模型的回答准确性和上下文契合度。尽管RAG在处理复杂异构信息时可能会忽略实体间的结构和联系，例如，向量数据库可能错误地将“员工”与“雇主”关联得更紧密，而非“信息”。知识图谱的引入有效解决了这一局限。它采用节点和边的三元组结构，如“雇主 — 提交 — 索赔”，清晰地表达了实体间的关系。这种结构化的方法让知识图谱在处理复杂数据搜索时更为精确和高效。 LlamaIndex：一个简单、灵活的数据框架，用于将自定义数据源连接到LLMsSimpleDir

DeepSeek-R1作为一款开源的大型语言模型，凭借其卓越的性能和完全免费的特点，在全球范围内引起了广泛关注。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek-R1，让你能够亲身体验这一强大的AI工具。

PandasAI 是一个 Python 库，可以轻松地用自然语言向数据提问。它可以帮助您使用生成式 AI 探索、清理和分析数据。PandasAI与您的数据库（SQL、CSV、pandas、polars、mongodb、noSQL 等）聊天。PandasAI 使用 LLM（GPT 3.5 / 4、Anthropic、VertexAI）和 RAG 进行数据分析对话。

🌟 超实用工具组合：DeepSeek & Xmind，轻松搞定知识整理与可视化在日常学习、工作和研究中，我们常常需要对大量的知识进行整理和归纳，以便更好地理解和运用。今天就给大家介绍一个超级实用的工具组合 ——DeepSeek 和 Xmind，让你轻松将各种内容转化为清晰直观的思维导图，开启高效知识管理之旅！🎉。

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