产品库

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Graphiti 是一个用于构建和查询动态时序知识图谱的工具，支持多种数据源和复杂关系的演变。

Graphiti 是一个专注于构建动态时序知识图谱的技术模型，旨在处理不断变化的信息和复杂的关系演变。它通过结合语义搜索和图算法，支持从非结构化文本和结构化 JSON 数据中提取知识，并能够进行时间点查询。Graphiti 是 Zep 内存层的核心技术，支持长期记忆和基于状态的推理，适用于需要动态数据处理和复杂任务自动化的应用场景，如销售、客户服务、健康、金融等领域。

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。

QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统

QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

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。

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。

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。

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。