产品库

将复杂数据转化为清晰的可操作知识图谱，加速研究发现。

Minicule是一个用于EBV研究和科学发现的平台。它可以帮助用户将复杂数据转化为清晰的知识图谱，加速研究发现过程。该产品为生命科学领域的研究者提供了强大的数据可视化和协作工具。

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。

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。

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。

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。

CSV数据可视化

Chat2CSV是一个基于自然语言处理的数据可视化工具，将CSV数据转化为各种图表，以直观的方式呈现数据洞察力。通过简单的对话，您可以快速创建各种图表，无需编码或复杂的脚本。我们的平台支持多种图表类型，保护您的数据安全和隐私。试用免费版开始体验吧！

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。

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。

智能化数据可视化平台

Tablize是一个使用自然语言指令即可简单快速实现数据可视化和仪表板创建的平台。它利用AI技术,只需几个单词就可以将复杂的数据集成转化为直观的仪表板,无需编程技能,大大降低数据分析门槛,使数据洞察力普惠化。该产品重新定义了仪表板的创建方式,取代了传统冗长复杂的方法,为用户提供更高效、更友好的新体验。

利用GPT-3模型将非结构化文本数据转换为结构化知识图谱表示

KnowledgeGraph GPT项目旨在利用OpenAI的GPT-3模型，将非结构化文本数据转换为结构化知识图谱表示。该产品具有强大的功能和优势，定价合理，定位于满足用户对文本数据结构化处理的需求。

数据聊天，智能分析，可视化

DataChat是一款全能的分析平台，为每个人提供AI驱动的洞察力和令人惊叹的可视化效果。无论您是数据科学家还是普通用户，DataChat都能满足您的需求。通过简单的英语请求，您可以生成复杂的分析流程，轻松完成数据分析。与同事进行轻松协作，共同审查关键决策。将结果嵌入或共享到DataChat内部或任何其他地方。单击即可重新运行一致的分析，获得最新数据的结果。通过DataChat，让数据分析变得简单。

将文本或链接转换为见解丰富的知识图谱

InstaGraph是将文本或链接快速转换为见解丰富知识图谱的首选应用。想更深入理解复杂主题中实体之间的关系?只需将文本输入InstaGraph,瞬间一张漂亮的知识图谱呈现在您面前。它拥有简单易用、转换速度快捷、可视化直观的优点,能够节省大量查阅资料的时间。

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。

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。

将科学研究快速转化为可复现的代码

Cerelyze是一个为工程师、研究人员和学者设计的工具，能够将技术研究论文转化为可用的代码。它提供了三个主要功能：1. 理解：通过与论文进行有意义的对话，深入理解研究论文。2. 实施：自动将论文中讨论的方法转化为Python代码或逐步说明，节省时间和精力。3. 运行：通过运行示例案例，快速了解论文并查看输出结果。Cerelyze还支持处理方程、表格和图形数据，并能够帮助工程师快速原型化算法，加速创新。

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。

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。

不仅自动，还很智能。

VMind 是智能可视化组件，基于规则算法、机器学习、大语言模型等多种方式提供智能化接口，最大限度降低开发者的心智负担。

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。

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。

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。

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。

加速医学创新，研究自动化平台

SOMA是一个研究自动化平台，通过分析医学研究文章并提取重要概念，识别它们之间的因果和关联关系，并形成一个知识图谱。研究人员可以指定概念对，并使用系统提供的文献链接访问特定的研究文章。

将数据转化为可视化图形的AI奇迹

D&AViz是一个强大的数据可视化工具，可以将原始数据转化为易于理解的可视化图形。通过上传Excel/CSV文件，查询工具，您可以观察到图形的产生，将复杂数据解码为可操作的见解，从而做出明智的决策。D&AViz结合了实时分析、切换视图和自定义输出格式等功能，使数据分析更简化、更有洞察力。

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驱动的数据分析和可视化平台

SheetBot AI是一个利用人工智能技术，为用户提供数据分析、可视化和数据转换的一体化平台。它通过简化数据操作流程，允许用户用自然语言提问，快速获取AI驱动的洞察，并即时生成可视化结果。该产品通过自动化重复性的数据工作，节省用户时间，提高工作效率。它支持上传多种数据文件格式，包括但不限于电子表格，并提供高RAM环境以处理大型数据集。此外，SheetBot AI还强调数据安全性，确保用户数据在传输和处理过程中的加密和隔离。

数据可视化和分析工具

Visprex是一个专注于数据可视化和分析的在线工具，它允许用户在浏览器中加载CSV文件，并进行本地处理，确保数据安全。该产品支持多种数据集，提供直方图、散点图和相关性矩阵等多种分析视图，帮助用户深入理解数据。Visprex以其易用性、强大的数据处理能力和直观的可视化效果，成为数据分析师和研究人员的重要工具。产品背景信息显示，Visprex旨在为用户提供一个安全、便捷的数据分析平台，无需复杂的编程知识即可进行深入的数据探索。

AI驱动的技能平台，自动生成交互式课程和全球知识图谱

NOLEJ是一个由AI引擎驱动的去中心化技能平台，可以自动生成交互式课程和全球知识图谱。它提供一系列功能，帮助个人教育者、学校/机构和企业创建、管理和共享教育内容。NOLEJ的主要优势在于自动化课程生成、智能推荐和全球知识图谱的构建。定价方面，请访问官方网站获取详细信息。NOLEJ适用于个人学习、教育机构和企业培训等场景。