产品库

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。

从文本中提取知识图谱三元组的管道工具

Graphusion是一个用于从文本中提取知识图谱三元组的管道工具。它通过一系列步骤，包括概念提取、候选三元组提取和三元组融合，来构建知识图谱。这个工具的重要性在于它能够帮助研究人员和开发者自动化地从大量文本数据中提取结构化信息，进而支持知识管理和数据科学项目。Graphusion的主要优点包括其自动化处理能力、对不同数据集的适应性以及灵活的配置选项。产品背景信息显示，Graphusion是由tdurieux开发的，可以在GitHub上找到相关代码和文档。目前，该工具是免费的，但具体的定价策略可能会根据开发者的更新和维护情况而变化。

基于知识增强的生成框架，用于构建专业的知识服务

KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的领域知识服务框架，旨在通过知识图谱和向量检索的优势，双向增强大型语言模型和知识图谱，解决RAG（Retrieval Augmentation Generation）技术在向量相似性与知识推理相关性之间的大差距、对知识逻辑不敏感等问题。KAG在多跳问答任务上的表现显著优于NaiveRAG、HippoRAG等方法，例如在hotpotQA上的F1分数相对提高了19.6%，在2wiki上提高了33.5%。KAG已成功应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务中，包括政务问答和健康问答，与RAG方法相比，专业性得到了显著提升。

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。

开源工具，简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。

Knowledge Table 是一个开源工具包，旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面，使用户能够创建结构化的知识表示，如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项，并通过UI显示的数据溯源，适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面，同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端，确保与现有RAG工作流程的无缝集成。

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。

基于图的科学发现与知识提取

GraphReasoning是一个利用生成式人工智能技术将1000篇科学论文转化为知识图谱的项目。通过结构化分析，计算节点度、识别社区和连接性，评估聚类系数和关键节点的介数中心性，揭示了迷人的知识架构。该图谱具有无标度性质，高度互联，可用于图推理，利用传递性和同构性质揭示前所未有的跨学科关系，用于回答问题、识别知识空白、提出前所未有的材料设计和预测材料行为。

利用本地Llama模型构建知识图谱，探索相关问题和答案。

Local Knowledge Graph是一个基于Flask的Web应用程序，它使用本地Llama语言模型来处理用户查询，生成逐步推理，并以交互式知识图谱的形式可视化思考过程。它还能根据语义相似性找到并显示相关问题和答案。该应用程序的主要优点包括实时显示推理过程、动态知识图谱可视化、计算并显示最强推理路径、以及基于语义相似性的相关问答。

自动化科学研究的多智能体图推理系统。

SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱，自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统，能够自主生成和完善研究假设，揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力，超越了传统人类驱动的研究方法。

利用AI自动化开发流程，提升开发效率。

Fine AI Coding Workflows是一个AI驱动的软件开发自动化平台，它通过定制化的AI工作流程来加速开发周期。该平台基于Atlas知识图谱，整合了团队使用的工具，为AI代理提供丰富的上下文信息，以实现更精确的任务执行。它支持与多种开发工具集成，比如OpenAI、Anthropic、Sentry、GitHub等，旨在提高开发效率、代码质量和问题解决速度。

由知识图谱引擎驱动的创新Agent框架

muAgent是一个创新的Agent框架，由知识图谱引擎驱动，支持多Agent编排和协同技术。它利用LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph 行业知识承载）技术，结合FunctionCall、CodeInterpreter等，通过画布式拖拽和轻文字编写，实现复杂SOP流程的自动化。muAgent兼容市面上各类Agent框架，具备复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用等核心功能。该框架已在蚂蚁集团多个复杂DevOps场景中得到验证。

利用大型语言模型增量构建知识图谱

iText2KG是一个Python包，旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系，增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力，允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块，确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示，支持交互式探索和分析结构化数据。

基于知识图谱的智能问答系统。

Fact Finder 是一个开源的智能问答系统，它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询，查询知识图谱以获取答案，并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性，允许用户查看查询和证据，以及通过可视化子图提供直观的证据。

一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。

Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统，它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术，同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术，提高了检索效率和生成质量。

开源知识图谱构建模型，成本低廉

Triplex是一个创新的开源模型，能够将大量非结构化数据转换为结构化数据，其在知识图谱构建方面的表现超越了gpt-4o，且成本仅为其十分之一。它通过高效的将非结构化文本转换为知识图谱的构建基础——语义三元组，大幅降低了知识图谱的生成成本。

开源记忆层，为自主智能体提供人类式记忆功能

Memary是一个开源的记忆层，专为自主智能体设计，通过模仿人类记忆的方式，提升智能体的推理和学习能力。它使用Neo4j图数据库存储知识，并结合了Llama Index和Perplexity模型来增强知识图谱的查询能力。Memary的主要优点包括自动生成记忆、记忆模块、系统改进和回溯记忆等功能，旨在以最小的开发者实现与现有智能体集成，并通过仪表盘提供记忆分析和系统改进的可视化数据。

将文本转换为知识图谱的Python工具。

knowledge_graph_maker是一个Python库，能够根据给定的本体论将任意文本转换为知识图谱。知识图谱是一种语义网络，代表现实世界实体之间的网络和它们之间的关系。该库通过图算法和中心性计算，帮助用户深入分析文本内容，实现概念之间的连接性分析，以及通过图检索增强生成（GRAG）技术，提升与文本的交流深度。

高性能知识图谱数据库与推理引擎

RDFox 是由牛津大学计算机科学系的三位教授基于数十年知识表示与推理（KRR）研究开发的规则驱动人工智能技术。其独特之处在于：1. 强大的AI推理能力：RDFox 能够像人类一样从数据中创建知识，基于事实进行推理，确保结果的准确性和可解释性。2. 高性能：作为唯一在内存中运行的知识图谱，RDFox 在基准测试中的表现远超其他图技术，能够处理数十亿三元组的复杂数据存储。3. 可扩展部署：RDFox 具有极高的效率和优化的占用空间，可以嵌入边缘和移动设备，作为 AI 应用的大脑独立运行。4. 企业级特性：包括高性能、高可用性、访问控制、可解释性、人类般的推理能力、数据导入和 API 支持等。5. 增量推理：RDFox 的推理功能在数据添加或删除时即时更新，不影响性能，无需重新加载。

构建知识图谱的Neo4j应用

llm-graph-builder是一个利用大型语言模型（如OpenAI、Gemini等）从非结构化数据（PDF、DOCS、TXT、YouTube视频、网页等）中提取节点、关系及其属性，并使用Langchain框架创建结构化知识图谱的应用程序。它支持从本地机器、GCS或S3存储桶或网络资源上传文件，选择LLM模型并生成知识图谱。

与私有自托管语言模型对话的iOS/macOS应用

Enchanted是一个开源的、兼容Ollama的macOS/iOS/visionOS应用，它允许用户与私有自托管的语言模型如Llama 2、Mistral、Vicuna等进行对话。它基本上是一个连接到私有模型的ChatGPT应用界面。Enchanted的目标是提供一个产品，允许在iOS生态系统（macOS、iOS、Watch、Vision Pro）的所有设备上提供无过滤、安全、私密和多模态的体验。

通过AI智能体推广李白诗歌文化

meet-libai是一个以唐代诗人李白及其诗歌作品为核心，结合人工智能技术构建的知识图谱和AI智能体项目。该项目通过数字化手段，创新传统文化的普及推广方式，使李白的诗歌文化得到更广泛的传播和深入的理解。项目利用自然语言处理技术，构建了包含李白生平、诗歌风格、艺术成就等多维度信息的知识图谱，并训练了能够与用户进行高质量互动的AI智能体，提供了一种新颖的学习和体验传统文化的方式。

利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能

Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库，它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型（LLM）的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息，从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域，尤其是在文档检索和信息抽取任务中。

本地机器智能的探索之旅

Local III是一个由超过100名来自世界各地的开发者共同开发的更新，它提供了易于使用的本地模型浏览器，深度集成了推理引擎如Ollama，为开放模型如Llama3、Moondream和Codestral定制了配置文件，并提供了一套设置，使离线代码解释更加可靠。Local III还引入了一个免费的、托管的、可选的模型通过解释器--model i。与i模型的对话将用于训练我们自己的开源计算机控制语言模型。

通过本地Ollama LLM与你的Obsidian笔记聊天

Obsidian Ollama Chat是一个插件，允许用户通过本地运行的Ollama LLM模型与自己的Obsidian笔记进行交互和查询。它提供了一种新颖的笔记管理和信息检索方式，使得用户可以更加直观和便捷地获取所需信息。该插件的开发背景是索引和查询笔记内容的需要，它通过本地模型运行，保护用户隐私，并且避免了对外部服务的依赖。

开源AI搜索引擎，支持本地或云LLMs。

Farfalle是一个开源的AI驱动搜索引擎，它允许用户运行本地大型语言模型(LLMs)或使用云模型。它是基于Perplexity克隆的，可以与多种技术栈集成，如Next.js前端、FastAPI后端、Tavily搜索API等。它还提供了自定义设置的文档和演示视频，以帮助用户快速开始。

利用本地 AI 模型为您提供网页浏览辅助

Page Assist 是一个为本地 AI 模型提供便捷的 Web 用户界面的辅助工具。您可以利用本地 AI 模型与浏览器交互，或者将其作为本地 AI 模型供应商（如 Ollama Repo）的 Web 用户界面。当前功能包括侧边栏任务支持、视觉模型支持、最小化的本地 AI 模型 Web 用户界面、互联网搜索功能、侧边栏上的 PDF 对话框、文档聊天（PDF、CSV、TXT、MD 格式）等。

一个实验性的UI，用于将文本转换为知识图谱。

prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。