Context Graph

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探索"Context Graph"如何通过动态语义网络革新AI应用，从智能客服到多跳问答的全面解析。 核心内容：

1. 上下文图的核心构成要素与独特优势
2. 四大典型应用场景的技术实现路径
3. 与传统知识图谱的关键差异对比

“Context Graph”（上下文图）是一种用于表示和组织信息之间关系的图形化结构，常用于知识表示、自然语言处理、推荐系统、语义搜索、人工智能等领域。它通过节点（代表实体、概念或事件）和边（代表它们之间的关系或上下文联系）来建模复杂的语义网络。

核心特点：

• 节点（Nodes）
• 边（Edges）
• 上下文感知（Context-aware）
• 动态构建

应用场景举例：

智能客服：根据用户当前对话历史构建上下文图，理解意图并提供精准回答。

个性化推荐：结合用户行为、时间、地点等上下文构建兴趣图谱。

文档理解：从一篇论文中提取实体和关系，构建该文档专属的上下文图。

多跳问答（Multi-hop QA）：通过在上下文图中推理路径回答复杂问题。

与知识图谱（Knowledge Graph）的区别：