【B站强推】教你30分钟用GraphRAG+Neo4j打造基于知识图谱的本地知识库，实现知识图谱可视化-凡人修仙传，构建+检索全流程实操！附文档，小白轻松学会！

三个变态神器，打死也不能错过

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AI一键搭建Obsidian知识库架构和学习路径，从0开始学习并精通任何一个知识领域。

AI + Obsidian工作流：只需要向AI下达指令，它就能帮你完成对一个陌生领域的深度研究，并自动在Obsidian里创建好所有分类文件夹、知识主题笔记、甚至连双向链接都帮你建好！ 这期视频，我们就来实操这个“AI建筑师 + 人脑设计师”的高效学习法，让你专注于思考和吸收，真正实现从0到1的精通。

最好用的LORA模型训练器没有之一！图图的超级智能训练器：kontext lora 专用训练器V0.1闪亮登场！

做的比较着急，如果发现有什么问题或者意见和建议，欢迎提出哈！ 所有资源在文档中： https://xcnjx086d1sd.feishu.cn/wiki/Fi5awsYfEi87yvk5dtEcuKbknFd?from=from_copylink 注意，安装路径必须是全英文！

刀马刀马｜剪辑教学

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AI浪潮定未来 发展共谋新境界

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真正拥抱AI 要做的7件小事 #用好AI #干货 #AIAgent #ai创业 #个人提升

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LangExtract 演示｜AI 自动抽取结构化信息，为知识图谱构建提速！别再手动提取信息了，用这个开源神器就够了！

🎬 本期视频演示的是 Google 开源的结构化信息抽取工具 LangExtract。它基于大语言模型（支持 OpenAI GPT 和 Google Gemini），可以自动从非结构化文本中提取出人物、组织、时间、金额等关键信息，并标注每条信息的来源位置。 🧠 作为一名关注 知识图谱构建 的开发者/研究者，我将这个工具视为构建实体-关系数据的高效前处理组件，尤其适合用于图谱三元组抽取、文档结构化预处理等场景。 🔧 视频内容包含： LangExtract 的基本安装与使用 从中文文本中提取结构化字段的完整流程 可视化效果说明（包含 source grounding） 它在知识图谱领域中的潜在应用价值 📌 工具地址：https://github.com/google/langextract 📌 支持模型：OpenAI / Gemini Pro / Gemini Flash 等 💬 如果你也在做知识图谱、RAG、文档智能处理等方向，欢迎交流探讨！

为守AI与机器人未来，特斯拉用290亿美元换马斯克继续掌舵

吾妻之肤：如何为机器人打造仿真皮肤？

陪伴型机器人尽可能模拟人类的外观和交互方式，为你提供情绪价值。而让你产生沉浸感的关键，就是皮肤。这些以假乱真的皮肤是怎样制作的？如何为你的机器人打造仿真皮肤？

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