RAG

数据合成方案:知识图谱增强RAG用于难度可控问题生成思路及实现流程

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今天继续探讨知识图谱在数据合成上的应用，介绍了一种利用知识图谱结合RAG进行问题生成的方法，《KAQG: A Knowledge-Graph-Enhanced RAG for Difficulty-Controlled Question Generation》(https://arxiv.org/pdf/2505.07618)。论文通过定义多个维度的难度指标来量化难度，使用PageRank算法筛选知识点，并结合大模型生成具体题目。

关于人工智能应用场景中前期数据处理的业务场景和技术分析——包括结构化数据和非结构化数据

作者

文档处理在人工智能领域中至关重要，涉及复杂的业务场景和技术实现。文章讨论了不同类型文档的处理方法及其技术方案，指出非结构化数据是最具挑战性的类型之一，需要采用多模态模型和特定技术来简化处理过程。

AI 文生数据：真正实现“自动生成+自动整理+自动保存”的闭环

作者

文章介绍了一种新的方法——用AI自动生成高质量问答数据集的方法，通过这种流程，用户可以在几分钟内生成、整理并保存结构化的训练数据集。这种方法能显著提高效率，并节省大量时间成本。