纯Prompt提示LLM的多阶段知识图谱三元组抽取及Schema生成方案
今天是2025年6月15日，星期天，北京晴朗。本文介绍了一种纯LLM驱动的知识图谱三元组及Schema提取方案，该方法源自《AutoSchemaKG: Autonomous Knowledge Graph Construction》，通过模式归纳获得实体、事件和关系的类型，核心在于大量的prompt提示来构建知识图谱，并进行了成本效益分析。
老刘说NLP
三种主流文本嵌入编码范式及KG-Infused RAG做问题扩展新思路
今天是2025年6月13日，星期五，北京晴天。文章介绍了三种embedding编码范式（Bi-encoders、Cross-encoder、ColBERT）及其对比，并探讨了知识图谱与RAG结合在问答系统中的应用，重点介绍《KG-Infused RAG: Augmenting Corpus-Based RAG with External Knowledge Graphs》的研究工作及其步骤。
如何用大模型自动生成PPT？AutoPresent及SlideCoder方案
今天是2025年6月12日，星期四，北京晴。文章介绍了两种PPT生成方案AutoPresent和SlideCoder，前者通过微调LLAMA模型生成Python代码，后者使用布局感知的检索增强生成框架，包含层次化检索增强生成、图像分割等技术。
MCP的9个代表项目可视化流程及近日大模型开源进展
2025年6月11日，北京晴。文章介绍了MCP的9个代表项目流程和开源大模型进展，包括DeepSeek-R1的蒸馏Qwen3-32B和MiniCPM4系列端侧大模型。
GraphRAG的优劣势及文档解析结合RL强化学习新思路Infinity Parser
在2025年6月11日的文章中，探讨了《Infinity Parser》结合强化学习和文档解析数据集的构建，并介绍了《When to use GraphRAG: A Comprehensive Analysis for Graph Retrieval-Augmented Generation》，分析了GraphRAG在不同场景下的有效性。
真实场景下文档解析中的2大类8个常见问题：目录层级解析、布局检测、阅读顺序及长表格拼接
2025年6月10日，北京晴。本文讨论了文档解析处理中的检测问题和语义解析问题，包括布局检测、阅读顺序识别、背景干扰、ppocrv5模型精度、跨页表格合并等问题，并提出了解决方案。
大模型应用推介：多模态RAG、语法纠错、个人财务及Baby Monitor
2025年6月9日北京晴天，文章介绍了多模态RAG实现流程、AI Baby Monitor应用、用于语法纠错的微调模型及个人财务大模型等内容。
再看知识图谱本体生成：RAG用于Mysql数据转换及非结构化文本生成思路
今天是2025年6月7日，星期六，北京晴。介绍了两个关于知识图谱本体的工作，一是RAG用于MySQL数据生成知识图谱本体的方法，二是基于非结构化知识库进行本体生成的方法。
有趣思考:如何带着问题去针对性学习-兼看大模型推理、强化、RAG等进展
今天是2025年6月6日，星期五，北京晴。文章回顾了大模型相关技术进展，包括针对性学习、推理数据收集、多模态应用及强化学习评估偏差等内容。关键点在于明确问题并针对性学习，学会提问和理论与实践结合，以提升大模型性能。