GraphRAG-Ollama-UI是一个基于微软GraphRAG的本地模型适配版本，支持使用Ollama进行本地模型支持。它通过Gradio UI提供了一个交互式用户界面，使得用户可以更方便地管理数据、运行查询和可视化结果。该模型的主要优点包括本地模型支持、成本效益高、交互式用户界面、实时图可视化、文件管理、设置管理、输出探索和日志记录。
需求人群：
"GraphRAG-Ollama-UI的目标受众是开发者和数据科学家，他们需要一个本地化、成本效益高且易于使用的模型来处理和分析知识图谱。该产品适合那些希望减少对外部API依赖、提高数据处理效率和可视化效果的用户。"
使用场景示例：
开发者可以使用GraphRAG-Ollama-UI来构建和查询本地知识图谱，提高数据处理的灵活性和效率。
数据科学家可以通过该模型进行复杂的数据查询和分析，获取更深入的洞见。
教育工作者可以利用该工具在教学中展示知识图谱的构建和应用，增强学生的理解和兴趣。
产品特色：
本地模型支持：使用Ollama进行语言模型和嵌入模型的本地支持。
成本效益：消除对昂贵的OpenAI模型的依赖。
交互式UI：用户友好的界面用于管理数据、运行查询和可视化结果。
实时图可视化：使用Plotly在3D中可视化知识图谱。
文件管理：直接从UI上传、查看、编辑和删除输入文件。
设置管理：通过UI轻松更新和管理GraphRAG设置。
输出探索：浏览和查看索引输出和工件。
日志记录：实时日志记录，便于调试和监控。
使用教程：
1. 创建并激活一个新的conda环境：`conda create -n graphrag-ollama -y` 和 `conda activate graphrag-ollama`。
2. 安装Ollama：访问Ollama的网站获取安装说明。
3. 安装所需的包：`pip install -r requirements.txt`。
4. 启动交互式UI：`gradio app.py` 或 `python app.py`。
5. 使用UI：一旦UI启动，可以通过界面执行所有必要的操作，包括初始化项目、管理设置、上传文件、运行索引和执行查询。
6. 可视化图谱：运行数据索引后，转到“索引输出”选项卡，选择最新的输出文件夹并导航到GraphML文件，点击“可视化图”按钮。
浏览量：202
最新流量情况
月访问量
4.75m
平均访问时长
00:06:34
每次访问页数
6.10
跳出率
36.20%
流量来源
直接访问
52.19%
自然搜索
32.64%
邮件
0.04%
外链引荐
12.93%
社交媒体
2.02%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
14.32%
德国
3.68%
印度
9.04%
俄罗斯
3.92%
美国
19.25%
使用Ollama和Gradio UI的GraphRAG本地模型
GraphRAG-Ollama-UI是一个基于微软GraphRAG的本地模型适配版本，支持使用Ollama进行本地模型支持。它通过Gradio UI提供了一个交互式用户界面，使得用户可以更方便地管理数据、运行查询和可视化结果。该模型的主要优点包括本地模型支持、成本效益高、交互式用户界面、实时图可视化、文件管理、设置管理、输出探索和日志记录。
探索AI对话的画布，将每次聊天分支视为可合并、比较和丢弃的实验。
Tangent是一个用于探索AI对话的平台，它允许用户在达到上下文限制后无缝恢复对话，轻松创建对话分支以测试多种方法或想法，并且完全由本地模型支持。它的目标是将与AI助手的交互转变为更视觉化/文本化的探索，而不仅仅是一个聊天界面。这个项目背景是为了让对话能够超越传统的聊天应用限制，成为一个可以自由实验、复活旧线程或深入探讨的话题的工作台。
集成长语言模型与Meshtastic通信网络的平台
radio-llm是一个平台，用于将长语言模型（LLMs）与Meshtastic网状通信网络集成。它允许网状网络上的用户与LLM进行交互，以获得简洁、自动化的响应。此外，该平台还允许用户通过LLM执行任务，如呼叫紧急服务、发送消息、检索传感器信息。产品背景信息显示，目前仅支持紧急服务的演示工具，未来将推出更多工具。
一个用于可视化和探索微软GraphRAG工具的网络工具。
GraphRAG Visualizer是一个基于网络的工具，旨在可视化和探索微软GraphRAG工具产生的数据。GraphRAG是微软开发的一种用于生成图结构数据的技术，GraphRAG Visualizer通过让用户上传parquet文件，无需额外软件或脚本即可轻松查看和分析数据。该工具的主要优点包括图形可视化、数据表格展示、搜索功能以及本地处理数据，确保数据安全和隐私。
IBM Granite 3.0模型，高效能AI语言模型
IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型，由IBM开发，并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练，展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例，包括检索增强生成（RAG）、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert（MoE）模型，后者专为低延迟使用而设计，适合在设备上应用或需要即时推理的场景。
使用Gradio UI的Ultimate Vocal Remover 5，分离音频文件。
UVR5-UI是一个基于python-audio-separator的开源项目，它提供了一个用户友好的界面来分离音频文件中的不同音轨，使用了多种模型来实现高质量的音频分离。该项目特别适合音乐制作者、音频编辑者和任何需要从音频中移除或分离特定声音的人。UVR5-UI支持从多个网站批量分离音频，并且可以在Colab和Kaggle上运行，为使用者提供了极大的便利。
一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。
rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型，它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术，如Huggingface和Ollama，来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息，为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明，这是一个开源项目，旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的，主要面向开发者和技术爱好者。
使用Groq或OpenAI或Ollama创建o1类推理链
o1是一个实验性的项目，旨在通过使用大型语言模型（LLM）来创建推理链，帮助模型解决通常难以处理的逻辑问题。它支持Groq、OpenAI和Ollama后端，通过动态推理链让模型能够“思考”并解决问题。o1展示了仅通过提示就能显著提高现有模型的逻辑推理能力，而无需额外训练。
macOS平台的Ollama模型聊天应用
Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14