如何学习ai agent？

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LlamaIndex关于属性图（Property Graphs）的报告： 为什么选Property Graphs 传统的知识图谱表示方法，如知识三元组（主体、谓词、客体），在表达能力上存在限制。它们缺乏以下能力： 给节点和关系分配标签和属性 将文本节点表示为向量嵌入 同时执行向量和符号检索 属性图索引 解决了这些问题。通过使用标记的属性图表示，它能够更加丰富地对知识图谱进行建模、存储和查询： 将节点和关系分类为具有相关元数据的类型 将图视为向量数据库的超集，用于混合搜索 使用Cypher图查询语言表达复杂查询 这使得属性图成为构建具有LLMs的知识图谱的强大且灵活的选择。 属性图谱的构建 信息提取：文档 = 多种信息提取 = 属性图谱 信息检索：查询 = 属性图谱 = 多种信息检索 = LLM = 答案 图提取器（Graph Extractors） 图提取器（Graph Extractors）是用于从原始 ………………………………