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月度直播探索知识图谱与AI技术融合

GoingMeta 知识图谱语义技术本体大语言模型 Github 开源项目

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。

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GoingMeta

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！

2022年会议

#	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`	📺	💻

2023年会议

#	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`	📺	💻

2024年会议

#	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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