需求人群:
"RDFox 适合需要高性能、高可用性和可解释性推理的企业级应用。例如:- 金融行业:需要基于复杂规则和模式进行合规性决策。- 医疗保健:需要快速准确的决策支持系统。- 制造业和零售业:需要实时提供复杂的产品配置解决方案。- 自动驾驶车辆:需要快速准确的决策支持系统。"
使用场景示例:
道琼斯:RDFox 的三元组存储使实时用例成为可能。
agnos.ai:与其他 SPARQL 引擎相比,RDFox 将请求时间从几分钟缩短到不到一秒。
Inserm:将图数据库的3天积压减少到20分钟。
产品特色:
语义推理:基于规则的推理引擎,能够从数据中创建新知识。
知识图谱数据库:使用开放的 RDF 标准,易于数据在 RDF 三元组存储之间的传输。
高性能:内存设计,提供比其他图数据库快10-1000倍的结果。
高可用性:确保解决方案全年无休在线。
访问控制:提供完全的访问控制,保障数据安全。
可解释性:逻辑基础的推理,确保结果的真实性、准确性和可审计性。
数据导入与API:提供从多种数据源导入数据的选项和灵活的 RESTful API。
增量推理:数据添加或删除时即时更新推理结果,无需重新加载。
使用教程:
1. 注册并开始免费试用:访问 https://www.oxfordsemantic.tech/ 并注册账户。
2. 下载并安装:根据需要选择适当的部署方式(云端或设备端)。
3. *数据导入:通过提供的 API 或数据导入选项将数据导入 RDFox。
4. 配置访问控制:设置访问控制策略,确保数据安全。
5. 构建知识图谱:利用 RDFox 的语义推理功能构建知识图谱。
6. 进行推理和分析:利用 RDFox 的推理引擎进行数据分析和决策支持。
7. 监控和优化:监控系统性能,根据需要进行优化。
8. 获取支持:如遇问题,访问资源中心或联系支持团队获取帮助。
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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。
AI图片生成式开发者平台
fal.ai 是一款面向开发者的生成媒体平台,提供了业界最快的推理引擎,可以让您以更低的成本运行扩散模型,创造出全新的用户体验。它拥有实时、无缝的 WebSocket 推理基础设施,为开发者带来了卓越的使用体验。fal.ai 的定价方案根据实际使用情况灵活调整,确保您只为消耗的计算资源付费,实现了最佳的可扩展性和经济性。
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。
高效能长文本处理AI模型
Jamba 1.5 Open Model Family是AI21公司推出的最新AI模型系列,基于SSM-Transformer架构,具有超长文本处理能力、高速度和高质量,是市场上同类产品中表现最优的。这些模型专为企业级应用设计,考虑了资源效率、质量、速度和解决关键任务的能力。
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。
首个无需注意力机制的7B大规模模型
Falcon Mamba是由阿布扎比技术创新研究所(TII)发布的首个无需注意力机制的7B大规模模型。该模型在处理大型序列时,不受序列长度增加导致的计算和存储成本增加的限制,同时保持了与现有最先进模型相当的性能。
高性能AI模型加载器,大幅减少冷启动时间。
Mystic Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器,采用Rust语言编写,专门针对减少AI模型的冷启动时间进行了优化。它通过提高容器加载效率,显著减少了模型从启动到运行所需的时间,为用户提供了更快的模型响应速度和更高的运行效率。
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。
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。
使用自然语言快速构建企业级应用
AWS App Studio是一个由生成式人工智能驱动的服务,使用自然语言来构建企业级应用,使不具备深厚软件开发技能的技术专业人员,如IT项目经理、数据工程师和企业架构师,能够在几分钟内快速开发出符合组织需求的业务应用。该服务提供高度安全、可扩展且性能优越的应用,无需考虑底层代码或基础设施,由App Studio处理所有部署、运维和维护工作,释放技术专业人员专注于创新而非应用管理。
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。
领先的LLM服务提供平台
Mooncake是Kimi的服务平台,由Moonshot AI提供,是一个领先的大型语言模型(LLM)服务。它采用了以KVCache为中心的解耦架构,通过分离预填充(prefill)和解码(decoding)集群,以及利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的解耦缓存。Mooncake的核心是其KVCache中心调度器,它在确保满足延迟相关的服务级别目标(SLOs)要求的同时,平衡最大化整体有效吞吐量。与传统研究不同,Mooncake面对的是高度过载的场景,为此开发了基于预测的早期拒绝策略。实验表明,Mooncake在长上下文场景中表现出色,与基线方法相比,在某些模拟场景中吞吐量可提高525%,同时遵守SLOs。在实际工作负载下,Mooncake的创新架构使Kimi能够处理75%以上的请求。
下一代开源AI模型,性能卓越。
Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型,提供9亿和27亿参数版本,具有卓越的性能和推理效率,支持在不同硬件上以全精度高效运行,大幅降低部署成本。Gemma 2在27亿参数版本中,提供了两倍于其大小模型的竞争力,并且可以在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上实现,显著降低部署成本。
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。
极速、便捷的匿名在线即时聊天室
AQChatServer是一个接入AI的极速、便捷的匿名在线即时聊天室,基于Netty和protobuf协议实现高性能,对标游戏后端开发,全程无需HTTP协议,支持文本、图片、文件、音频、视频的发送和接收。
端侧可用的GPT-4V级多模态大模型
MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 OpenBMB 项目中最新发布的端侧多模态大模型,具备8B参数量,支持超过30种语言的多模态交互,并在多模态综合性能上超越了多个商用闭源模型。该模型通过模型量化、CPU、NPU、编译优化等技术实现了高效的终端设备部署,具有优秀的OCR能力、可信行为以及多语言支持等特点。
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。
以低成本实现高性能的大型语言模型
JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型,通过使用公共数据集和优化的训练方法,以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数,大幅降低了计算成本,同时保持了优异的性能。
突破性SSM-Transformer开放模型
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。Jamba是目前该规模下唯一可在单GPU上支持14万字符上下文的模型,成本效益极高。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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。
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