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从 0 到 1 构建 Graph RAG 系统：本地图谱 + 通义千问落地实践 本文介绍了一个基于知识图谱的检索增强生成系统（Graph RAG），该系统结合领域知识图谱、语义检索和大模型问答，旨在提供结构化、精准的技术问答服务。文章详细说明了项目背景、目标、核心技术架构以及实现方法，包括本地图谱构建、Neo4j数据库接入、语义检索和大模型集成等关键环节。该系统支持混合检索、多轮问答和知识图谱关联理解，能够有效减少大模型幻觉，提升问答的准确性和可解释性。文中还展示了核心代码结构和流程图，呈现了从文档加载到图谱构建再到问答生成的完整流程。该系统适用于需要处理复杂领域知识的研发和数据分析场 阅读详情
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Unsloth Desktop 本地大模型微调量化实战指南 大语言模型的本地化定制正在成为开发者与内容创作者的重要需求，而微调与量化则是其中最关键的两项技术。LoRA 与 QLoRA 通过仅训练少量低秩矩阵，大幅降低显存占用和训练成本，让消费级 GPU 也能完成模型适配；GGUF 格式则打通了训练与推理的边界，使微调后的模型可直接接入 Ollama、llama.cpp 等主流推理引擎。本文以 Unsloth Desktop 为切入对象，从其底层加速原理出发，梳理了环境准备、模型加载、对话测试、量化导出、微调验证及 API 批量调用的完整链路，并针对显存优化、端口冲突 阅读详情

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