「结构化知识」共找到 1559 篇相关文章
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
可从表复杂文档中提取结构化数据的Python库agentic-doc，支持100+页PDF长文档
LandingAI的Agentic文档提取API可从复杂文档提取结构化数据，Python库agentic-doc封装该API，支持100+页PDF长文档，有自动重试、并行处理等功能，还能可视化调试。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
性能暴涨50%！谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目，提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流，设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程，应用时分层调用知识，能让Agent性能飙升。
Karpathy最新预言：不开放、不脚本化的软件将在AI时代“灭绝”
Andrej Karpathy预言，不开放、不脚本化的传统软件在AI时代将‘灭绝’，他点名Adobe全家桶等软件风险高，认为未来赢家是‘天生文本化、可脚本化’产品，软件‘可AI协作性’将成生死分水岭。
一篇综述：知识图谱的3种类型，6大推理任务
知识图谱（KGs）在认知智能系统中作用关键，知识图谱推理（KGR）能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务，介绍推理方法、应用，还指出KGR面临的挑战与机遇。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
Agent的上限，可能不在模型，而在团队知识
文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践，指出Agent输出质量取决于知识质量，分析传统知识库问题，介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南，还展示建设后的变化。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。