
月度直播探索知识图谱与AI技术融合
GoingMeta是一个专注于知识图谱与人工智能融合的月度直播项目。内容涵盖语义搜索、本体推理、知识图谱构建以及大型语言模型与知识图谱的结合应用等多个主题。项目提供视频回放和示例代码等学习资源,致力于推动图谱技术在AI领域的创新发展。项目定期举办直播,探讨Cypher、SPARQL、RDF等图谱技术,以及它们在语义搜索、本体推理和知识图谱构建中的应用。同时关注大型语言模型与知识图谱的结合,为开发者提供实用的学习资源和代码示例。
我们在每月第一个星期二进行直播。 (英国夏令时间下午4点,美国东部时间上午11点,太平洋时间上午8点,中欧夏令时间下午3点,印度标准时间晚上8:30) 在Twitch和YouTube Live上直播。
我们将使用这个仓库分享所有会议中使用的资源。欢迎尝试并给我们反馈!
| # | 播出日期 | 标题 | 标签 | 录像 | 代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2月1日 | 在大英图书馆目录上使用Cypher和SPARQL | Cypher SPARQL | 📺 | 💻 |
| 2 | 3月1日 | 语义搜索:一个实例演示 | n10s Cypher Wikidata | 📺 | 💻 |
| 3 | 4月5日 | 使用SHACL控制图形的形状 | 数据质量 SHACL n10s | 📺 | 💻 |
| 4 | 5月3日 | 基于本体的推理入门 | 本体 推理 Cypher | 📺 | 💻 |
| 5 | 6月13日 | 基于本体驱动的知识图谱构建 | 本体 Python ETL | 📺 | 💻 |
| 6 | 7月5日 | 从图数据中学习本体 | 图算法 机器学习 本体 | 📺 | 💻 |
| 7 | 8月2日 | 通过注释本体从知识图谱生成自然语言 | 自然语言 本体 Cypher | 📺 | 💻 |
| 8 | 9月6日 | 常见RDF集成模式 | Cypher JSON-LD SPARQL | 📺 | 💻 |
| 9 | 10月4日 | 无监督知识图谱构建。图可观察性 | 编排 Prefect Wikidata | 📺 | 💻 |
| 10 | 11月1日 | 基于SPARQL的集成 | DBPedia Cypher SPARQL | 📺 | 💻 |
| 11 | 12月6日 | 使用图期望进行图数据质量控制 | Python 数据质量 SHACL | 📺 | 💻 |
| # | 播出日期 | 标题 | 标签 | 录像 | 代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 12 | 1月16日 | 使用Python和RDFLib将RDF数据导入AuraDB | Python RDFLib AuraDB | 📺 | 💻 |
| 13 | 2月9日 | 创建(和RDF化)外部数据的虚拟图 | SQL APOC RDF Python | 📺 | 💻 |
| 14 | 3月7日 | 分类体系协调 | RDF SPARQL Cypher | 📺 | 💻 |
| 15 | 4月5日 | 使用Streamlit构建语义数据应用 | Python 本体 Streamlit Protege | 📺 | 💻 |
| 16 | 5月2日 | 分类体系中的语义相似度指标 | Python NLTK 语义学 分类体系 | 📺 | 💻 |
| 17 | 6月1日 | OpenAI和Neo4j之间的RDF化 | OpenAI 生成式AI APOC RDF | 📺 | 💻 |
| 18 | 7月4日 | 从三元存储到Neo4j的简易全图迁移 | Python RDF 迁移 三元存储 | 📺 | 💻 |
| 19 | 8月1日 | Neo4j中的本体版本控制 | Python 本体 Protege | 📺 | 💻 |
| 20 | 9月12日 | 元数据探索:回顾 | 全部 | 📺 | [💻](https://github.com/jbarrasa/goingmeta/blob/main/[https://github.com/jbarrasa/goingmeta/tree/main/session19](https://medium.com/neo4j/20-episodes-of-going-meta-a-recap-5a0ccd689c6c) |
| 21 | 10月6日 | 基于向量和图的语义搜索 | Cypher 本体 嵌入 | 📺 | 💻 |
| 22 | 11月7日 | 知识图谱辅助的RAG | LLM 语义搜索 Python 向量索引 | 📺 | 💻 |
| 23 | 12月6日 | 知识图谱辅助的高级RAG模式 | LLM 语义搜索 Python 向量索引 Streamlit | 📺 | 💻 |
| # | 播出日期 | 标题 | 标签 | 录像 | 代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 24 | 1月4日 | 知识图谱+LLM:本体驱动的RAG模式 | Python 本体 Langchain 向量索引 Cypher | 📺 | 💻 |
| 25 | 2月5日 | 使用LLM自动构建知识图谱 | LLM Python OpenAI CompletionsAPI Kaggle 建模 | 📺 | 💻 |
| 26 | 3月5日 | 剖析data.world关于知识图谱在LLM对关系型数据问答中作用的基准测试 | 基准测试 SPARQL OWL LLM Python R2RML 语义层 | 📺 | 💻 |
| 27 | 4月2日 | 使用LangGraph构建反思代理 | LangChain LangGraph Python LLM 建模 | 📺 | 💻 |
| 28 | 9月1日 | 待定 | 📺 | 💻 |


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