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2026人形机器人产业研究报告:量产元年,核心部件国产替代与投资图谱 | 附100+报告、数据合集下载

《2026人形机器人产业研究报告》指出,2026年是人形机器人从”主题炒作”转向”订单验证”的”量产元年”。全球出货量由2025年约1.47万台跃升,预计2030年销量突破300万台,整机成本以近指数级速度下降。核心零部件——行星滚柱丝杠与执行器——是国产替代与投资的双主线:2029年丝杠增量市场将达112亿元(五年约13倍,单台用量14根、价值量占比约19%),执行器市场空间至2030年约1750亿元。2026年上半年行业融资总额达1041亿元,超2025全年近一倍(6月单月315亿元创历史新高)。报告给出产业链投资图谱、细分赛道(丝杠/执行器/Optimus链)拆解、预期差分析(全球销量测算口径冲突高达395%)与风险提示(估值泡沫、产能过剩、关税变量),为企业、科研机构与投资机构提供决策参考。

Python结合LangChain与LangGraph构建带对话记忆的AI智能体|附AI智能体、代码和数据

本文探讨如何利用LangChain与LangGraph框架,构建一个无需外部知识库、仅依赖对话记忆实现上下文感知的AI智能体。文章围绕以下核心问题展开:(1)如何用TypedDict定义带记忆的智能体状态结构?(2)如何通过LangGraph状态图编排分类、生成、优化的三阶段工作流?(3)如何用NetworkX将工作流拓扑可视化?(4)如何实现跨轮次记忆保持的持续对话?

Python+NetworkX+spaCy实现Graph RAG图检索增强生成结合NER与知识图谱优化非结构化文本数据检索|附代码数据

在人工智能技术飞速发展的今天,大语言模型(LLM)已成为各类智能应用的核心,但模型 hallucination(幻觉)和知识滞后问题始终制约着其在实际业务中的可靠性。检索增强生成(RAG)技术的出现,通过在生成响应前从外部知识库检索信息,有效缓解了这两大痛点,成为连接LLM与真实世界数据的关键桥梁。

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