Prettygraph

Interfaz de usuario experimental para convertir texto en grafos de conocimiento.

Producto ComúnProgramaciónGrafo de conocimientoAnálisis de texto

Prettygraph es una aplicación web basada en Python, desarrollada por @yoheinakajima, que muestra un nuevo modelo de interfaz de usuario para convertir dinámicamente la entrada de texto en grafos de conocimiento. Este proyecto es un prototipo rápido diseñado para proporcionar una idea simple de interfaz de usuario que genere grafos de conocimiento mediante la actualización en tiempo real del resaltado del texto en la interfaz.

Generación de grafos a partir de texto: Convierte la entrada de texto del usuario en un grafo de conocimiento.
Actualización dinámica de la interfaz de usuario: Cada entrada de texto que termina con un punto actualiza el grafo.
Visualización con codificación de colores: Los nodos y aristas del grafo se codifican por colores para facilitar la diferenciación visual.
Actualización en tiempo real: El grafo se actualiza en tiempo real después de cada punto
proporcionando una experiencia interactiva.
Administración de dependencias: Utiliza Poetry para la administración de dependencias
simplificando la configuración del proyecto.
Configuración de variables de entorno: Requiere la configuración de la variable de entorno OPENAI_API_KEY para ejecutar la aplicación.
Licencia de código abierto: El proyecto sigue la licencia MIT
de código abierto.

Investigadores y científicos de datos: Pueden utilizar Prettygraph para convertir rápidamente datos de texto en grafos de conocimiento visualizados
facilitando el análisis y la comprensión.
Educadores: En el proceso de enseñanza
Prettygraph puede servir como herramienta para mostrar conceptos y relaciones complejas.
Desarrolladores: Para los desarrolladores que desean integrar la funcionalidad de generación de grafos de conocimiento en sus aplicaciones

Convertir el resumen de un artículo académico en un grafo de conocimiento
ayudando a los investigadores a comprender rápidamente los puntos clave del artículo.
En el ámbito educativo
convertir el contenido de un libro de texto en un grafo para ayudar a los estudiantes a memorizar y comprender.
En inteligencia empresarial

Clonar el repositorio: Utiliza el comando git para clonar el repositorio de Prettygraph en tu equipo local.
Acceder al directorio del proyecto: Navega a la carpeta del proyecto Prettygraph clonado mediante la línea de comandos.
Instalar las dependencias: Utiliza el comando Poetry para instalar las dependencias necesarias del proyecto.
Configurar las variables de entorno: Crea un archivo .env en el directorio raíz del proyecto y añade OPENAI_API_KEY.
Ejecutar la aplicación: Ejecuta la aplicación Flask con `poetry run python main.py`.

Abrir sitio web

Prettygraph Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

474564576

Tasa de rebote

36.20%

Páginas promedio por visita

6.1

Duración promedio de la visita

00:06:34

Prettygraph Tendencia de visitas

Prettygraph Distribución geográfica de las visitas

Best AI Websites & Tools

Prettygraph

Prettygraph Situación del tráfico más reciente

Prettygraph Tendencia de visitas

Prettygraph Distribución geográfica de las visitas

Prettygraph Fuentes de tráfico

Prettygraph Alternativas

Prettygraph — Interfaz de usuario experimental para convertir texto en grafos de conocimiento.

kg-gen — Herramienta de inteligencia artificial que extrae grafos de conocimiento de cualquier texto.

KET-RAG — KET-RAG es un marco de generación mejorado con recuperación de información basado en grafos de conocimiento, diseñado para la indexación eficiente de documentos y la generación de respuestas.

iText2KG — Construye un grafo de conocimiento de forma incremental utilizando modelos de lenguaje grandes.

Creador de Grafos de Conocimiento — Herramienta Python que convierte texto en grafos de conocimiento.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

Análisis de lenguaje Yuxi-Know — Sistema de preguntas y respuestas de grafos de conocimiento basado en la base de conocimientos RAG de modelos grandes, compatible con la adaptación de varios modelos grandes y la implementación local.

Modo IA de Google — El Modo IA es una función experimental de IA generativa en la búsqueda de Google que ayuda a los usuarios a resolver problemas complejos.

MindMapper — Una aplicación web que genera mapas mentales interactivos a partir de URL, vídeos de YouTube o indicaciones de texto.

Cliprun — Convierte cualquier página web en un entorno de programación Python; ejecuta código sin configuración.

smallpond — Un framework de procesamiento de datos ligero basado en DuckDB y 3FS

Probly — Una aplicación de escritorio impulsada por IA que combina la funcionalidad de una hoja de cálculo con la capacidad de análisis de datos de Python.

olmOCR — olmOCR es un conjunto de herramientas para linealizar PDF para el entrenamiento de conjuntos de datos LLM.

Graphiti — Graphiti es una herramienta para construir y consultar grafos de conocimiento dinámicos y temporales, que admite múltiples fuentes de datos y la evolución de relaciones complejas.

Crawl4LLM — Una herramienta de rastreo web eficiente para el preentrenamiento de LLM, enfocada en obtener datos web de alta calidad de manera eficiente.

Chat2Geo — Chat2Geo es una herramienta de análisis geoespacial basada en teledetección que ofrece una experiencia interactiva similar a ChatGPT.

Supervisor de Multiagentes LangGraph — Una biblioteca Python para crear sistemas jerárquicos de multiagentes basados en LangGraph.

VideoRAG — VideoRAG es un marco de generación mejorado con recuperación diseñado para procesar videos de contexto extremadamente largo.

Data Commons — Data Commons es una plataforma de integración y análisis de datos públicos impulsada por Google, dedicada a simplificar el proceso de exploración de datos públicos globales.

DocETL — Un sistema de procesamiento de datos impulsado por LLM.

Dria-Agent-α — Dria-Agent-α es un framework de interacción de herramientas de modelos lingüísticos grandes (LLM) basado en Python.

Potpie — Agente de IA personalizado para repositorios de código, que ayuda a los desarrolladores con la depuración, las pruebas y el diseño del sistema.

RAG sobre hojas de cálculo de Excel — Tecnología RAG implementada utilizando LlamaIndex y Docling de IBM.

GraphAgent — Asistente de lenguaje para grafos agenticos

Andoria — Guía inteligente que ayuda a los usuarios a utilizar su producto directamente en su aplicación web.

Radio LLM — Plataforma que integra modelos lingüísticos grandes (LLM) con la red de comunicaciones Mesh de Meshtastic.

Ollama-OCR — Una potente herramienta de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres)

Depth AI — Asistente de inteligencia artificial que comprende en profundidad las bases de código

WhyHow Knowledge Graph Studio — Estudio de grafos de conocimiento de código abierto que facilita la creación de flujos de trabajo de IA para grafos dinámicos.

AI-Data-Analysis-MultiAgent — Sistema de análisis de datos multiagente impulsado por IA