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knowledge graph
知識圖譜把分散的實體、關係與規則連成可查詢的結構，常用在製造業解釋型 AI、文獻探索、推薦與資料整合。它的價值在於讓 LLM 或分析系統先對齊事實，再生成更可追溯的結果。
4 篇文章
產業動態/5月23日
5 個生產級 Graph RAG 模式
5 種 Graph RAG 模式，幫你判斷何時用 SQL、向量與圖譜一起回答風險與依賴問題。
技術研究/5月11日
CPR 讓 KGQA 更可控
CPR 把 conformal calibration 放到 KGQA 的推理路徑層級，目標是讓答案集合更小、覆蓋率更穩定，提升可部署性。
技術研究/4月20日
知識圖譜加 LLM 讓製造業 XAI 更好懂
這篇論文把知識圖譜和 LLM 接起來，讓製造業的機器學習結果能被轉成更好懂的解釋。重點不是亂編答案，而是先抓相關圖譜事實，再交給語言模型整理。
技術研究/4月8日
Paper Circle 用多代理 LLM 做研究探索
Paper Circle 用多代理 LLM 把找論文、排序、整理到知識圖譜分析串成流程，目標是讓文獻探索更可重現，也更容易整合進工具。