需求人群:
"目标受众主要是数据科学家、自然语言处理工程师和研究人员,他们需要处理大量文本数据并从中提取有用信息。Knowledge Graph RAG能够帮助他们构建结构化的文本信息网络,从而提高信息检索和处理的效率。"
使用场景示例:
在学术研究中,利用Knowledge Graph RAG构建领域知识图谱,辅助文献综述和信息整合。
企业利用该模型进行市场分析,通过文档网络关联竞争对手信息,增强商业洞察。
在医疗领域,构建疾病和药物的知识图谱,辅助医生进行诊断和治疗决策。
产品特色:
自动创建知识图谱和文档网络
通过图谱结构搜索知识实体或互联文档
利用tf-idf算法创建文档图谱
支持搜索邻居节点和相似文档
提供Python接口,易于集成和扩展
支持自定义图谱节点和边的属性
适用于增强大型语言模型的上下文理解能力
使用教程:
1. 安装Knowledge Graph RAG库:使用pip命令安装。
2. 创建知识图谱或文档图谱:根据需求定义图谱结构和节点属性。
3. 搜索知识图谱中的实体或文档:利用图谱的搜索功能查找相关信息。
4. 利用图谱结构增强语言模型:将图谱信息整合到模型输入中,提高模型性能。
5. 自定义图谱节点和边:根据特定需求调整图谱结构。
6. 集成到现有项目中:将Knowledge Graph RAG作为模块集成到Python项目中。
7. 持续优化和更新:根据反馈和最新研究成果更新图谱和模型。
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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。
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。
统一高效的RAG检索微调和推理框架
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架,支持多种RAG Reranker模型的推理,包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库,使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型,简化了排序模型的使用和部署。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
基于人工智能生成及查询不断扩展的知识图谱的概念证明
MindGraph是一个开源、API优先的基于图形的项目原型,旨在实现自然语言交互(输入和输出)。它可作为构建和定制自己的CRM解决方案的模板,重点是易于集成和可扩展性。主要功能包括:实体管理、集成触发器、搜索功能、人工智能整备。它采用模块化架构,通过集成管理器动态注册和执行各种集成函数,使其具有无缝集成人工智能功能的能力。它支持灵活的数据库集成,包括内存数据库和云数据库NexusDB。再加上基于模式的知识图谱创建,使其能够自动从自然语言输入中生成结构化数据。
基于知识图谱的检索增强生成框架,赋能大型语言模型处理知识密集型任务
KG-RAG是一个任务无关的框架,它结合知识图谱的显性知识和大型语言模型的隐性知识。这里,我们利用一个巨大的生物医学知识图谱SPOKE作为生物医学上下文的提供者。KG-RAG的主要特征是它从SPOKE知识图谱中提取“与提示相关的上下文”,这被定义为响应用户提示所需的最小上下文。
Docker推出的人工智能应用开发解决方案
Docker GenAI Stack是一个面向开发者的人工智能应用开发解决方案。它整合了各大领先的AI技术,只需几次点击就可以部署完整的AI应用栈,实现代码级的AI集成。GenAI Stack内置预配置的大型语言模型,提供Ollama管理,采用Neo4j作为默认数据库,可实现知识图谱和向量搜索。还配备了LangChain框架用于编排和调试,以及全面的技术支持和社区资源。GenAI Stack使AI应用开发变得简单高效,开发者可以快速构建实用的AI解决方案。
先进的多模态AI模型家族
Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族,旨在通过学习指向其感知的内容,实现与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容,实现了与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
通过自然语言查询数据库,快速获取数据洞察。
Sequel是一个自然语言数据库接口,它允许用户使用自然语言查询数据库,无需编写SQL查询。它通过自然语言处理技术将问题转换为SQL查询,并执行这些查询以返回结果。Sequel支持多种数据库,如PostgreSQL、MySQL和SQLite,并确保与现有数据库的安全连接。它旨在帮助开发者、数据分析师和商业用户更快速、更高效地查询数据库。
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。
与AI一起打破界限,创造无限可能。
阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具,它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展,通过提供多样化的智能服务,帮助用户在工作和生活中提高效率,激发创造力。
创造无限可能的人工智能助手
YunHu Ai 是一个基于人工智能技术的聊天助手,旨在通过自然语言处理和机器学习技术,为用户提供高效、智能的对话体验。它能够理解用户的需求,提供准确的信息和建议,帮助用户解决问题。YunHu Ai 以其强大的语言理解能力、快速响应和用户友好的界面而受到用户的喜爱。
微软亚洲研究院开发的语音合成技术
VALL-E 2 是微软亚洲研究院推出的一款语音合成模型,它通过重复感知采样和分组编码建模技术,大幅提升了语音合成的稳健性与自然度。该模型能够将书面文字转化为自然语音,适用于教育、娱乐、多语言交流等多个领域,为提高无障碍性、增强跨语言交流等方面发挥重要作用。
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。
实时对话式人工智能,一键式API接入。
Deepgram Voice Agent API 是一个统一的语音到语音API,它允许人类和机器之间进行自然听起来的对话。该API由行业领先的语音识别和语音合成模型提供支持,能够自然且实时地听、思考和说话。Deepgram致力于通过其语音代理API推动语音优先AI的未来,通过集成先进的生成AI技术,打造能够进行流畅、类似人类语音代理的业务世界。
将数据一键转换为交互式可视化应用。
PyGWalker是一个Python库,能够将数据轻松转换为交互式可视化应用,支持一键分享。它提供了数据清洗、注释和实时分析视图等功能,使得数据分析变得简单且可扩展。
探索无限智能,构建更完美的聚合之路。
智语1号是一个以智能系统为基础的聊天平台,提供用户与AI进行互动交流的体验。它利用大模型技术,通过自然语言处理和机器学习,使得AI能够理解和回应用户的各种问题和需求。智语1号的背景是随着人工智能技术的发展,人们对于智能助手的需求日益增长,它旨在为用户提供一个高效、智能的交流环境。产品目前是免费试用,主要面向对智能聊天感兴趣的用户群体。
高效能、低资源消耗的混合专家模型
GRIN-MoE是由微软开发的混合专家(Mixture of Experts, MoE)模型,专注于提高模型在资源受限环境下的性能。该模型通过使用SparseMixer-v2来估计专家路由的梯度,与传统的MoE训练方法相比,GRIN-MoE在不依赖专家并行处理和令牌丢弃的情况下,实现了模型训练的扩展。它在编码和数学任务上表现尤为出色,适用于需要强推理能力的场景。
高效单遍统一生成和检索框架,适用于大型语言模型。
OneGen是一个为大型语言模型(LLMs)设计的高效单遍生成和检索框架,用于微调生成、检索或混合任务。它的核心思想是将生成和检索任务整合到同一上下文中,通过将检索任务分配给以自回归方式生成的检索令牌,使得LLM能够在单次前向传递中执行两种任务。这种方法不仅降低了部署成本,还显著减少了推理成本,因为它避免了对查询进行两次前向传递计算的需求。
Excel中的Copilot,释放数据驱动的决策力。
Copilot in Excel是微软推出的一款集成在Excel中的智能助手,它通过自然语言处理和机器学习技术,帮助用户更高效地分析和理解数据。Copilot in Excel的主要优点包括简化数据格式化、自动化重复性任务、提供公式建议、执行条件格式化、进行数据分析和可视化等。它支持Python编程语言,使得用户无需具备专业的编程技能,也能进行高级数据分析。Copilot in Excel的推出,标志着数据分析和决策支持工具的重大进步,它将数据分析的门槛降低,使得更多非技术背景的用户也能轻松地从数据中获取洞见。
高效能的指令式微调AI模型
Mistral-Small-Instruct-2409是由Mistral AI Team开发的一个具有22B参数的指令式微调AI模型,支持多种语言,并能够支持高达128k的序列长度。该模型特别适用于需要长文本处理和复杂指令理解的场景,如自然语言处理、机器学习等领域。
开源的高性能语言模型,支持多端应用。
Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型,参数规模从0.5B到72B不等,旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色,特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布,标志着在大型语言模型领域的一次重要进步,为开发者和研究者提供了强大的工具。
开源大型语言模型,支持多语言和专业领域应用。
Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型,包括通用语言模型Qwen2.5,以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练,具备强大的知识理解能力和多语言支持,适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步,为开发者和研究人员提供了强大的工具,以推动人工智能领域的研究和发展。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型
讯飞星火是科大讯飞推出的一款全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型,它通过集成多种AI技术,如语音识别、自然语言处理、机器学习等,为用户提供高效、智能的办公效率工具。该产品不仅能够处理文本信息,还能进行语音识别和生成,支持多语种,适用于企业服务、智能硬件、智慧政务、智慧金融、智慧医疗等多个领域。
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