本文回答五个问题：如何把图片、PDF 里的餐厅信息抽成统一字段；如何把一段餐厅文本建成可推理的知识图谱；多模态抽取与图谱问答各擅长什么；两者如何在一个界面里并排对比；怎样用一条命令把工程跑起来。做法是用 LlamaIndex 的多模态大模型与属性图索引搭建双引擎，并用 Streamlit 收敛为一个可交互智能体，配合内置样例与离线嵌入，让没有密钥的读者也能先跑通界面。本文将多模态抽取与属性图建模经验封装为一个对话式 AI Agent 和可复用的 skill。
本文聚焦线上婚恋平台用户画像与智能匹配问题。基于百合网用户数据，本文系统阐述了数据爬取、预处理、可视化分析及自动化匹配算法的全流程。研究回答了三个核心问题：如何构建高质量婚恋数据集？平台用户呈现怎样的多维特征结构？如何设计融合硬指标与软语义的动态权重匹配算法？本文提供了一套包含代码、数据及AI智能体的完整解决方案。
传统特征工程依赖手工规则与领域知识，在处理非结构化文本数据时，常难以捕捉深层语义。
多模态大语言模型与生成式人工智能正在重塑信息处理与内容生成的方式。从文档解析、高分辨率场景理解到长链条数学推理，这些模型展现出的能力令人瞩目，但背后隐藏着巨大的计算代价。
深夜，研二的李同学盯着电脑屏幕上密密麻麻的几百篇竞赛论文，眉头紧锁。一周的评审时间，20多位专家，如何保证公平高效？他想起去年因为一篇涉嫌抄袭的论文漏检，导致整个评审组被质疑。这不是个案，而是当前大规模学术评审面临的普遍困境。
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