Knowledge Graph RAG

Verbessert die Leistung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen und Dokumentnetzwerken.

Normales ProduktProgrammierungWissensgraphDokumentnetzwerk

Knowledge Graph RAG ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) durch die Erstellung von Wissensgraphen und Dokumentnetzwerken verbessert. Die Bibliothek ermöglicht es Benutzern, Informationen über die Graphenstruktur zu suchen und zu verknüpfen, um dem Sprachmodell einen reichhaltigeren Kontext zu liefern. Sie wird hauptsächlich im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, insbesondere bei Aufgaben zur Dokumentenrecherche und Informationsgewinnung.

Automatische Erstellung von Wissensgraphen und Dokumentnetzwerken
Suche nach Wissensobjekten oder vernetzten Dokumenten über die Graphenstruktur
Erstellung von Dokumentengraphen mithilfe des tf-idf-Algorithmus
Unterstützung der Suche nach Nachbar-Knoten und ähnlichen Dokumenten
Python-Schnittstelle für einfache Integration und Erweiterung
Unterstützung der individuellen Anpassung von Knoten- und Kantenattributen im Graphen
Geeignet zur Verbesserung des Kontextverständnisses großer Sprachmodelle

Die Zielgruppe sind hauptsächlich Datenwissenschaftler
Ingenieure für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Forscher
die große Mengen an Textdaten verarbeiten und nützliche Informationen daraus extrahieren müssen. Knowledge Graph RAG hilft ihnen
strukturierte Netzwerke von Textinformationen aufzubauen und so die Effizienz der Informationsbeschaffung und -verarbeitung zu steigern.

In der akademischen Forschung wird Knowledge Graph RAG zum Aufbau von domänenspezifischen Wissensgraphen verwendet
um Literaturrecherchen und die Informationsintegration zu unterstützen.
Unternehmen nutzen das Modell zur Marktforschung
indem sie über Dokumentnetzwerke Informationen zu Wettbewerbern verknüpfen und so die geschäftliche Einsicht verbessern.
Im medizinischen Bereich wird ein Wissensgraph über Krankheiten und Medikamente erstellt

1. Installation der Knowledge Graph RAG-Bibliothek: Installation über den pip-Befehl.
2. Erstellung eines Wissens- oder Dokumentengraphen: Definition der Graphenstruktur und der Knotenattribute entsprechend den Anforderungen.
3. Suche nach Entitäten oder Dokumenten im Wissensgraphen: Verwendung der Suchfunktion des Graphen zur Suche nach relevanten Informationen.
4. Verbesserung von Sprachmodellen mithilfe der Graphenstruktur: Integration der Grapheninformationen in die Modell-Eingabe zur Verbesserung der Modellleistung.
5. Anpassung von Graphenknoten und -kanten: Anpassung der Graphenstruktur an spezifische Anforderungen.

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Knowledge Graph RAG Alternativen

Knowledge Graph RAG — Verbessert die Leistung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen und Dokumentnetzwerken.

Instella — Instella ist ein von AMD entwickeltes, leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell, das speziell für die Beschleunigung der Entwicklung von Open-Source-Sprachmodellen entwickelt wurde.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot ist ein KI-Arbeitsbereich für das Gesundheitswesen, der klinische Dokumentationsworkflows vereinfacht und die Effizienz steigert.

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

TableGPT-Agent — Vordefinierter Agent für TableGPT2, der für Frage-und-Antwort-Aufgaben auf Tabellenbasis entwickelt wurde.

Qwen — Qwen Chat ist ein KI-Chat-Tool, das auf einem fortschrittlichen Sprachmodell basiert und intelligente Konversationen und diverse Funktionen bietet.

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

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.

Kreuzberg — Eine Python-Bibliothek zur Textextraktion aus verschiedenen Formaten wie PDF, Bildern und Office-Dokumenten.

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.

UPDF AI — UPDF AI unterstützt Benutzer beim Zusammenfassen, Übersetzen, Erklären, Umschreiben und Erarbeiten von PDF-Dokumenten und steigert so die Leseeffizienz.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ist ein hocheffizientes, Open-Source-Sprachmodell für diverse Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache.

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

GraphAgent — Agent-basierter Assistent für graphische Sprachen

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

ModernBERT — ModernBERT ist ein hochperformantes Encoder-Modell der neuen Generation.

TikTok Voice AI Soundeffekt-Generator — KI-Technologie zur Umwandlung von Textbeschreibungen in hochwertige Soundeffekte.

FlagAI — Ein Open-Source-Projekt für Algorithmen, Modelle und Optimierungstools für große Sprachmodelle (LLMs) – alles aus einer Hand.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

tldraw Computer — Eine unendlich große Zeichenfläche für die Verarbeitung natürlicher Sprache

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

Devin.ai — KI-gestützter Programmierassistent zur Steigerung der Effizienz von Entwicklungsteams.

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

OLMo 2 1124 7B Präferenz-Mix — Großer Textdatensatz für die Erforschung von Präferenzmischungen

OLMo-2-1124-7B-SFT — Hochleistungsfähiges Modell zur englischen Textgenerierung

dolmino-mix-1124 — Hochwertiger Datensatz für die zweite Phase des OLMo2-Trainings.

olmo-mix-1124 — Großer, multimodaler vortrainierter Datensatz

OLMo 2 7B — Großes Sprachmodell mit 7B Parametern zur Verbesserung der Verarbeitung natürlicher Sprache.