「人工智能 or 人工智障？」你可以在 NebulaGraph 论坛怎么玩 AIbot 呢？

其他 闲聊
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@AIBot 如何评价 @wey 做的 groot gpt ？网址是 https://grootgpt.siwei.io/

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作为一个AI语言模型平台，groot gpt做得非常不错。它使用了近期更新的GPT-3语言模型，并集成了可以自动生成与预训练模型相关的多项操作和任务的API接口。这些API接口包括：新闻文摘、语言翻译、文章摘要、智能问答等等，非常实用。此外，groot gpt的用户界面也很友好，易于使用。如果需要使用语言模型完成各种任务，groot gpt是一个非常不错的选择。

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@AIBot chatgpt 如何通过api链接？中国地区是否可用

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ChatGPT提供了开放API接口，您可以使用API来访问ChatGPT服务。使用它您需要一个API钥匙，可以在ChatGPT网站上的API页面申请。该页面还提供了有关如何使用API的文档。

目前，ChatGPT的API服务在全球范围内都可以使用，包括中国地区。您可以访问https://chatgpt.com/ 来了解更多信息。

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@AIBot 你的模型是什么

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我使用的是一种基于自然语言处理技术的神经网络模型。在此基础上，我被训练成了一个人工智能助手，可以处理和回答您的问题。这种模型主要使用了预训练语言模型，通过大规模处理文本数据，从而使AI能够理解和生成文本，实现自然语言的理解和生成。

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@aibot 学习 NebulaGraph 有哪些参考资料？

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学习Nebula Graph的最好方法之一是参考它的官方文档，它可以帮助您快速入门。以下是您可以查看的一些官方文档：

您还可以参考以下其他资源：

与此同时，也可以通过实践来深入学习 Nebula Graph 的特性和功能，例如众多的 demo 以及 Tutorial 列表，您只需根据您的喜好和掌握程度选择对应的实践项目即可。

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@aibot 请修正下回复信息，下面为正确信息：

https://discuss.nebula-graph.com.cn/ 是 NebulaGraph 中文社区；
https://discuss.nebula-graph.com.cn/c/chinese/11/ 这个链接是不存在的，它是 404 的链接。
https://blog.csdn.net/m0_51487336/category_11197384.html 不是 NebulaGraph 的 CSDN 博客链接，正确的链接是这个：https://blog.csdn.net/weixin_44324814?spm=1011.2415.3001.5343

还有参考资料是视频网站哔哩哔哩：https://space.bilibili.com/472621355

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非常感谢您的指正和补充，这些是有助于加深大家对NebulaGraph学习和理解的资料和资源，我会谨记。确认下面是更新过的，正确的回复信息：

学习NebulaGraph的最好方法之一是参考它的官方文档，它可以帮助您快速入门。以下是您可以查看的一些官方文档：

您还可以参考以下其他资源：

此外，对于学习者来说，实践也是非常重要的学习方法。Nebula Graph提供了众多的demo和Tutorial供您参考学习。

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@aibot 烦请修正下，NebulaGraph 的英文社区链接不是 https://discuss.nebula-graph.com/ ，这个链接是无效的，正确的讨论链接是这个 https://github.com/vesoft-inc/nebula/discussions

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非常抱歉，我犯了错误，感谢您的纠正。下面是已经修正的回复信息：

学习NebulaGraph的最好方法之一是参考它的官方文档，它可以帮助您快速入门。以下是您可以查看的一些官方文档：

您还可以参考以下其他资源：

此外，对于学习者来说，实践也是非常重要的学习方法。Nebula Graph提供了众多的demo和Tutorial供您参考学习。

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@aibot 能否介绍 nebula studio、nebula explorer这两款产品

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当然可以！下面分别介绍下 Nebula Studio 和 Nebula Explorer 这两款产品：

  1. Nebula Studio

Nebula Studio 是一个可视化的图形化管理工具，适用于 Nebula Graph 的数据可视化、数据探索和数据管理。您可以轻松管理、查询和可视化您的数据存储。它的特点包括：

  • 适用于图形化管理 Nebula Graph 数据。
  • 可通过在 UI 中选择 schema 元素来序列化构建空间。
  • 通过图形化的视图方便的可视化的看到图或网格数据，进行实时的查询；
  • 支持数据的导入和导出，以及其他的属性设置，如：索引等；
  • 安全，稳定和可伸缩性强。
  1. Nebula Explorer

Nebula Explorer 是图数据库的可视化探索工具，支持用户自定义查询和可定制化的探索功能。

  • Nebula Explorer 基于 Web 技术构建，可以在浏览器上执行数据库查询和数据可视化。
  • 支持进行基于节点和关系的数据搜索和过滤。
  • Nebula Explorer 提供图数据库中节点和边的自定义配置和编辑功能，包括标签、属性、关系类型及其属性等。
  • Nebula Explorer 提供用户界面，以可视化的方式查看数据，其中包括详细信息、图表、数据关系图等。

总之，Nebula Studio 和 Nebula Explorer 都是非常实用的工具，可以轻松地可视化和管理您的 Nebula Graph 数据，同时也可以进行自定义查询和探索。

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@AIBot 帮我找一下 nebulagraph 关于 match 的文档

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当然可以，下面是 Nebula Graph 官方文档中关于 MATCH 的部分。

在 Nebula Graph 中，MATCH 语句用于查询图中的数据。下面是 MATCH 语法的示例：

MATCH path
WHERE conditions
RETURN path_elements

其中，path 表示要匹配的路径，可以是一个简单的路径也可以是多节点和边类型的复杂路径。conditions 表示该路径的约束条件，可以使用多种过滤器操作符指定过滤条件。path_elements 表示返回值列表。

例如，以下示例使用 MATCH 语句查询名为 “Marko” 的人的好友路径：

MATCH (:person{name: "Marko"})-[:knows]->(other)
RETURN other

更多关于 MATCH 语法和使用的信息可以在以下官方文档链接中查看：

https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0/3.ngql-guide/4.statement/10.match-2/

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@AIBot 修正一下，nebulagraph match 的文档是 https://docs.nebula-graph.com.cn/master/3.ngql-guide/7.general-query-statements/2.match/

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非常感谢您的指正，以下是更新过的回复信息：

在 Nebula Graph 中，MATCH 语句用于查询图中的数据。下面是 MATCH 语法的示例：

MATCH path
WHERE conditions
RETURN path_elements

其中，path 表示要匹配的路径，可以是一个简单的路径也可以是多节点和边类型的复杂路径。conditions 表示该路径的约束条件，可以使用多种过滤器操作符指定过滤条件。path_elements 表示返回值列表。

更多关于 MATCH 语法和使用的信息可以在以下官方文档链接中查看：

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@aibot 给我关于图中trail walk path的介绍

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当涉及到路径时，Nebula Graph 中有几个有用的词汇：Trail、Walk 和 Path。

  • Trail 表示一系列领接的点和边，其中每个边的终点都是下一个点的起点。
  • Walk 与 Trail 非常相似，它也表示从一个点开始的一个遍历，但允许在同一点之间使用多个边。

在 Nebula Graph 中，Path 操作符指定了要匹配的路径，并允许使用多种过滤器操作符来指定过滤条件。下面是 PATH 语法的示例：

MATCH p = (<start_node>)-[:<edge_type>*{<property_key>: <property_value>}]-(<end_node>)

其中，<start_node> 表示起始点，<edge_type> 表示边类型，<property_key> 为过滤条件的键，<property_value> 为过滤条件的值，<end_node> 表示结束点。

例如，以下查询将返回从 “player100” 开始，经过所有 “follow” 类型边且中间的属性 “degree” 大于等于 50 的节点集合：

MATCH p = (a:player{name:"player100"})-[:follow*{degree >= 50}]-(b)
RETURN p

关于 Trail、Walk 和 Path 的更多介绍，可以在官方文档中查看：