Prettygraph

Eine experimentelle Benutzeroberfläche zur Umwandlung von Text in Wissensgraphen.

Normales ProduktProgrammierungWissensgraphTextanalyse

Prettygraph ist eine von @yoheinakajima entwickelte Webanwendung auf Basis von Python, die ein neuartiges UI-Modell zur dynamischen Umwandlung von Texteingaben in Wissensgraphen demonstriert. Das Projekt ist ein schneller Prototyp, der eine einfache UI-Idee liefern soll, um durch Echtzeitaktualisierung der Texthervorhebung in der Benutzeroberfläche Wissensgraphen zu generieren.

Text-zu-Graph-Generierung: Umwandlung von Texteingaben des Benutzers in Wissensgraphen.
Dynamische UI-Aktualisierung: Jede Texteingabe
die mit einem Punkt abgeschlossen wird
aktualisiert den Graphen.
Farbcodierte Visualisierung: Knoten und Kanten im Graphen werden farbcodiert
um die visuelle Unterscheidung zu erleichtern.
Echtzeitaktualisierung: Der Graph wird nach jedem Punkt in Echtzeit aktualisiert und bietet ein interaktives Erlebnis.
Abhängigkeitsverwaltung: Verwendet Poetry für die Abhängigkeitsverwaltung und vereinfacht die Projekteinstellungen.
Konfiguration von Umgebungsvariablen: Zum Ausführen der Anwendung muss die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY gesetzt werden.
Open-Source-Lizenz: Das Projekt steht unter der MIT-Lizenz und ist Open Source.

Forscher und Datenwissenschaftler: Können Prettygraph nutzen
um Textdaten schnell in visualisierte Wissensgraphen umzuwandeln
um die Analyse und das Verständnis zu erleichtern.
Pädagogen: Prettygraph kann im Unterricht als Werkzeug zur Darstellung komplexer Konzepte und Beziehungen eingesetzt werden.
Entwickler: Für Entwickler

Umwandlung der Zusammenfassung einer wissenschaftlichen Arbeit in einen Wissensgraphen
um Forschern zu helfen
die wichtigsten Punkte des Artikels schnell zu erfassen.
Im Bildungsbereich: Umwandlung von Lehrbuchinhalten in Graphen
um Schülern das Auswendiglernen und Verständnis zu erleichtern.

Repository klonen: Klonen Sie das Prettygraph-Repository mit dem Git-Befehl auf Ihren lokalen Rechner.
In das Projektverzeichnis wechseln: Navigieren Sie über die Kommandozeile in den geklonten Prettygraph-Projektordner.
Abhängigkeiten installieren: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten des Projekts mit dem Poetry-Befehl.
Umgebungsvariablen konfigurieren: Erstellen Sie im Projektstammverzeichnis eine .env-Datei und fügen Sie OPENAI_API_KEY hinzu.
Anwendung ausführen: Starten Sie die Flask-Anwendung mit `poetry run python main.py`.

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Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

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6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

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Prettygraph Alternativen

Prettygraph — Eine experimentelle Benutzeroberfläche zur Umwandlung von Text in Wissensgraphen.

kg-gen — Ein KI-Tool zur Extraktion von Wissensgraphen aus beliebigem Text.

KET-RAG — KET-RAG ist ein wissensgraphbasiertes, retrieval-augmentiertes Generierungsframework für effizientes Dokumenten-Indexing und Antwortgenerierung.

iText2KG — Inkrementelle Erstellung von Wissensgraphen mithilfe großer Sprachmodelle

Der Wissensgraph-Generator — Ein Python-Tool zur Umwandlung von Text in Wissensgraphen.

TurboScripter — Streamlit ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zum schnellen Erstellen von Datenanwendungen und Prototypen für Machine-Learning-Produkte.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

MindMapper — Eine Webanwendung, die interaktive Mindmaps aus URLs, YouTube-Videos oder Textaufforderungen generiert.

Cliprun — Verwandeln Sie jede Webseite in eine Python-Programmierumgebung und führen Sie Code ohne Konfiguration aus.

smallpond — Ein leichtgewichtiges Datenverarbeitungsframework, basierend auf DuckDB und 3FS

Probly — Eine KI-gestützte Desktop-Client-Anwendung, die die Funktionen einer Tabellenkalkulation mit den Möglichkeiten der Python-Datenanalyse kombiniert.

olmOCR — olmOCR ist ein Toolkit zur Linearisierung von PDFs für das Training von LLM-Datensätzen.

Graphiti — Graphiti ist ein Werkzeug zum Erstellen und Abfragen dynamischer zeitlicher Wissensgraphen, das verschiedene Datenquellen und die Entwicklung komplexer Beziehungen unterstützt.

Crawl4LLM — Ein effizientes Web-Crawling-Tool für das Pre-Training von LLMs, das sich auf das effiziente Sammeln hochwertiger Webdaten konzentriert.

Chat2Geo — Chat2Geo ist ein georäumliches Analysetool auf Basis der Fernerkundung, das eine ChatGPT-ähnliche interaktive Erfahrung bietet.

LangGraph Multi-Agent Supervisor — Eine Python-Bibliothek zur Erstellung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme basierend auf LangGraph.

VideoRAG — VideoRAG ist ein retrieval-augmented generation framework (RAG) zur Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten.

Data Commons — Data Commons ist eine von Google initiierte Plattform zur Integration und Analyse öffentlicher Daten, die darauf abzielt, die Exploration globaler öffentlicher Daten zu vereinfachen.

DocETL — Ein von LLMs betriebenes Datenverarbeitungssystem.

Dria-Agent-α — Dria-Agent-α ist ein interaktives Framework für große Sprachmodelle (LLMs) basierend auf Python.

Potpie — Ein KI-Agent, der für Code-Repositories maßgeschneidert ist und Entwickler bei Debugging, Tests und Systemdesign unterstützt.

RAG über Excel-Tabellen — Mit LlamaIndex und IBMs Docling implementierte RAG-Technologie.

GraphAgent — Agent-basierter Assistent für graphische Sprachen

StoryWeaver — Ein einheitliches Weltmodell zur Anpassung von wissensbasierten Story-Charakteren

Andoria — Intelligenter Assistent, der Nutzern die direkte Verwendung Ihres Produkts in Ihrer Webanwendung ermöglicht.

Radio LLM — Plattform zur Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Meshtastic-Netzwerken.

Ollama-OCR — Ein leistungsstarkes OCR-Tool (Optical Character Recognition)

Depth AI — Ein KI-Assistent zum tiefen Verständnis von Code-Repositories

WhyHow Knowledge Graph Studio — Open-Source Knowledge Graph Studio zur Erstellung dynamischer KI-Workflows für Wissensgraphen

AI-Datenanalyse-Multiagent — KI-gestütztes Multi-Agenten-System zur Datenanalyse