2026/2/15 22:32:09
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使用LANGGRAPH构建一个智能问答系统#xff0c;能够理解自然语言查询并将其转换为图数据库查询。系统应支持多轮对话#xff0c;能够根据用户的问题动态调整查询策略#xff0c…快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容使用LANGGRAPH构建一个智能问答系统能够理解自然语言查询并将其转换为图数据库查询。系统应支持多轮对话能够根据用户的问题动态调整查询策略并返回结构化的结果。要求集成至少两种不同的AI模型如Kimi-K2和DeepSeek来处理不同的查询类型并提供实时预览功能。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果最近在做一个智能问答系统的项目发现结合图数据库和自然语言处理技术特别有意思。这里分享一下用LANGGRAPH搭建系统的实践过程希望对有类似需求的开发者有所帮助。为什么选择图数据库 传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时需要频繁的表连接操作性能开销很大。而图数据库以节点和边的方式存储数据特别适合处理实体间的多层级关系。比如在知识图谱场景中查询爱因斯坦的老师是谁这类问题用图数据库可以很自然地表达和检索。LANGGRAPH的核心优势 LANGGRAPH最大的特点是内置了自然语言到图查询的转换能力。它不需要开发者手动编写复杂的Cypher或Gremlin查询语句用户用日常语言提问系统就能自动生成对应的图查询。系统架构设计 整个系统分为三个主要模块自然语言理解模块使用Kimi-K2模型解析用户意图查询转换模块通过DeepSeek模型将语义解析为图查询结果呈现模块将图数据库返回的数据结构化展示多轮对话的实现 为了让系统支持上下文对话我们设计了对话状态跟踪机制。系统会记录每轮对话的实体和关系当用户说他的学生呢时能自动关联前文提到的爱因斯坦这个实体。查询优化策略 针对不同类型的查询系统会动态选择最优策略简单事实查询直接命中图数据库索引复杂推理查询先通过AI模型分解子问题模糊查询返回多个可能结果并让用户确认实时预览功能 在开发过程中实时预览特别重要。我们可以在不部署的情况下直接在编辑界面测试各种查询语句立即看到图数据库的返回结果大大提升了调试效率。性能考量 刚开始遇到查询延迟高的问题后来通过以下优化显著提升响应速度对高频查询建立缓存限制图遍历深度对AI模型进行量化压缩实际应用场景 这个系统已经成功应用于企业知识库问答学术文献关联分析社交网络关系挖掘整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成最方便的是它内置了多种AI模型和图数据库环境不需要自己搭建复杂的开发环境。特别是部署功能一键就能把demo变成可访问的在线服务省去了配置服务器的麻烦。对于想快速验证想法的情况这种开箱即用的体验真的很节省时间。这种AI图数据库的方案在处理复杂关联数据时展现出很大优势。未来计划加入更多功能比如可视化关系图谱、多数据源融合等让系统变得更强大。快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容使用LANGGRAPH构建一个智能问答系统能够理解自然语言查询并将其转换为图数据库查询。系统应支持多轮对话能够根据用户的问题动态调整查询策略并返回结构化的结果。要求集成至少两种不同的AI模型如Kimi-K2和DeepSeek来处理不同的查询类型并提供实时预览功能。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果