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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。

你的数字大脑，将信息转化为知识

QuillO是你的数字大脑，能够轻松将数据转化为动态知识图谱，并用它来创作内容，这些内容是独特的，支持你的知识。它结合了你的数据和独特的AI，提供AI增强的、上下文感知的内容。从写作辅助到合作伙伴，探索各种用例。让你的独特知识释放你的创造潜力。

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。

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。

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。

一键生成海量模板，支持SaaS多开的全开源系统

站长团购AI PPT系统是一款支持一键生成和海量模板的在线建站工具，采用SaaS模式，允许无限多开。该系统基于thinkphp 6.1 + mysql 5.7 + vue3 + vite5技术栈开发，完全开源，支持定制二次开发，适用于需要快速搭建个性化网站的用户。产品原价2888元，提供详细的安装部署文档和参数配置文档，以及使用过程中的免费指导服务。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

引入丰富的交互式视图，全新体验Alfred

Alfred 是一款老牌的 macOS 效率、快速启动工具，Alfred 5.5 更新将 ChatGPT / DALL-E 以官方工作流 workflows 的方式引入了软件，并且还新增了多种新视图，包括文本视图、网格视图、图片视图和PDF视图等，大大扩展了工作流程的能力，支持Markdown，优化了文件系统导航。

为您的团队激活最佳AI，支持合作分享。

Chaturji是一个团队分享为焦点的AI助手，可以让团队访问世界上最好的AI，编写、保存、组织提示，共享提示和协作，以及获取分析和监控使用情况。

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。

SeekOut Assist 使用 ChatGPT 助力招聘者提高招聘效率。

SeekOut Assist 结合了 ChatGPT 的能力，为招聘者提供一个强大的工具，用以提高招聘工作的效率和质量。它包括候选人搜索、职位描述生成和市场分析等多种功能。