产品库

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。

从任何文本中提取知识图谱的人工智能工具。

kg-gen 是一个基于人工智能的工具，能够从普通文本中提取知识图谱。它支持处理小到单句话、大到长篇文档的文本输入，并且可以处理对话格式的消息。该工具利用先进的语言模型和结构化输出技术，能够帮助用户快速构建知识图谱，适用于自然语言处理、知识管理以及模型训练等领域。kg-gen 提供了灵活的接口和多种功能，旨在简化知识图谱的生成过程，提高效率。

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。

人工智能驱动的自然语言处理工具，实现与机器的人类对话

TopAi Chat是一款人工智能驱动的自然语言处理工具，可以实现与机器的人类对话。它可以帮助用户更快速、更高效地生成相关、引人入胜的内容。TopAi Chat使用先进的AI技术，能够模拟人类的对话方式，让用户能够与机器进行自然流畅的交流。无论是聊天、问答、还是获取信息，TopAi Chat都能提供准确、快速、有趣的回答和服务。通过TopAi Chat，用户可以提升内容生成的效率，节省时间和精力。

先进的自然语言处理模型

MiscNinja是一种先进的自然语言处理模型，具有强大的文本生成和理解能力。其优势在于可以应用于多种领域，如智能对话系统、文本摘要、自动翻译等。定价根据使用情况而定，定位于为开发者和企业提供强大的自然语言处理解决方案。

智能语义，知识图谱，AI+内容创作

智搜AI是一款基于人工智能技术的内容创作工具，通过智能语义和知识图谱技术，帮助用户快速生成高质量的文章、PPT等内容，提高生产力。同时，智搜AI还提供多种解决方案，包括AI+媒体、AI+金融等，满足不同领域的需求。

AI自然语言处理模型

Powerups AI是一款基于人工智能技术的自然语言处理模型，具有极高的语言理解和生成能力。该模型可以用于文本生成、语言翻译、对话生成等多个领域，可以帮助用户快速生成高质量的文本内容，提高工作效率。

自然语言处理模型

LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

Genie是一个使用自然语言处理完成数据查询和分析的人工智能助手

Genie是一个人工智能数据分析助手,它使用自然语言处理技术帮助企业用户查询和可视化数据,无需复杂的SQL语句。Genie可以分析、概括并可视化数据,极大地提高了企业的工作效率。

多模态知识图谱补全工具

MyGO是一个用于多模态知识图谱补全的工具，它通过将离散模态信息作为细粒度的标记来处理，以提高补全的准确性。MyGO利用transformers库对文本标记进行嵌入，进而在多模态数据集上进行训练和评估。它支持自定义数据集，并且提供了训练脚本以复现实验结果。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

开源知识图谱工作室，助力构建动态图谱AI工作流

WhyHow Knowledge Graph Studio是一个开源平台，旨在简化创建和管理RAG-native知识图谱的过程。该平台提供基于规则的实体解析、模块化图构建、灵活的数据摄取以及API优先设计，并支持SDK。它基于NoSQL数据库构建，提供灵活、可扩展的存储层，使复杂关系的数据检索和遍历变得容易。该平台适用于处理结构化和非结构化数据，构建探索性图谱或高度模式化约束图谱，旨在实现规模化和灵活性，适用于实验和大规模使用。

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。

KET-RAG 是一个结合知识图谱的检索增强型生成框架，用于高效文档索引和答案生成。

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

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。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

使用知识探索API通过自然语言输入实现对结构化数据的交互式搜索体验。

Project Knowledge Exploration是由Microsoft Research开发的一个用于结构化数据的交互式搜索API。它通过自然语言输入，解释用户的查询并返回相关的结果。该API支持自动完成查询、快速检索匹配对象的详细信息、使用属性直方图进行可视化和交互式的细分体验等功能。该产品可以广泛应用于各种场景，包括知识图谱、数据分析、智能搜索等。

找到人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的最佳AI工作和职业机会。

Next AI Jobs是一个提供人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的工作和职业机会的网站。它连接了人工智能行业的雇主和求职者，为人才提供了广阔的发展空间和机会。Next AI Jobs的主要优点是它集中了人工智能领域的工作和职业机会，为求职者提供了更便捷的职业发展途径。

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。

将知识图谱与Obsidian笔记整合,实现问答、链接预测等功能

ODIN是一个Obsidian的插件,它可以将用户的笔记知识图谱化,从而实现智能问答、链接预测等功能,帮助用户管理知识点,建立全面的知识体系。ODIN的关键功能包括:基于LLM的智能问答,可以直观查询笔记中的知识点;全局笔记网络可视化,以知识图的形式呈现笔记内容;基于语义的链接预测,自动在笔记间建立关联;基于语义的节点提示,发现笔记中的关键知识点等。ODIN可以大幅提升Obsidian在知识管理方面的能力,是作者构建个人知识管理系统的不二之选。

一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。

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。

生成式商业智能产品，支持自然语言数据分析

百度智能云有解（GBI）是一款生成式商业智能产品。它将文心大模型融入BI场景，支持通过自然语言对话式交互执行数据查询与分析，实现"任意表，随便问"，为企业客户建立"对话即洞察"的数据分析新范式。主要功能包括任意表格即传即问、自然语言数据查询、专业知识注入和复杂计算逻辑等。产品优势在于打破传统预置模版限制，支持跨领域迁移应用场景。定价暂未公开，根据不同接入方案会有差异。

知识增强型故事角色定制的统一世界模型

StoryWeaver是一个为知识增强型故事角色定制而设计的统一世界模型，旨在实现单一和多角色故事可视化。该模型基于AAAI 2025论文，能够通过统一的框架处理故事中角色的定制和可视化，这对于自然语言处理和人工智能领域具有重要意义。StoryWeaver的主要优点包括其能够处理复杂故事情境的能力，以及能够持续更新和扩展其功能。产品背景信息显示，该模型将不断更新arXiv论文，并添加更多实验结果。

基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，支持多种大模型适配和本地部署。

语析Yuxi-Know 是一个基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，采用 Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j 构建。它支持 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用以及本地 vllm 部署，能够实现知识库问答、知识图谱检索和联网检索等功能。该系统的主要优点是灵活适配多种模型、支持多种知识库格式以及强大的知识图谱集成能力。它适用于需要高效知识管理和智能问答的企业和研究机构，具有较高的技术先进性和实用性。

将课程大纲转化为交互式知识图谱，提高学习效率，帮助准备考试。

SophistAI是一个AI驱动的学习助手，将混乱的学习材料转化为结构化的交互式知识图谱，帮助用户更高效地学习和备考。它提供了智能进度追踪、深度挖掘子主题、自动完成进度等功能。

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。