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.

Producto ComúnProgramaciónGrafo de conocimientoGeneración mejorada con recuperación de información

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KET-RAG (Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation) es un potente marco de generación mejorado con recuperación de información que integra la tecnología de grafos de conocimiento. A través de un marco de indexación multigranular (como el esqueleto del grafo de conocimiento y el gráfico bipartito texto-palabra clave), logra una recuperación de información y generación eficientes. Este marco reduce los costes de indexación a la vez que mejora significativamente la calidad de la recuperación y la generación, siendo adecuado para aplicaciones RAG a gran escala. KET-RAG está desarrollado en Python, admite una configuración y extensión flexibles, y es ideal para desarrolladores e investigadores que necesitan una recuperación de información y generación eficientes.

Admite el esqueleto del grafo de conocimiento (SkeletonRAG) para seleccionar fragmentos de texto clave y extraer conocimiento estructurado.
Enlaza de forma eficiente palabras clave y fragmentos de texto mediante el gráfico bipartito texto-palabra clave (KeywordRAG).
Combina canales de entidades y palabras clave para lograr una recuperación eficiente y una generación de alta calidad.
Admite la instalación de dependencias a través de Poetry
facilitando la configuración y gestión del entorno.
Proporciona herramientas flexibles para la creación de índices y la generación de contextos
adecuadas para diversas aplicaciones.

Este producto es adecuado para desarrolladores
investigadores y desarrolladores de aplicaciones empresariales que necesitan una recuperación de información y generación eficientes. Permite a los usuarios recuperar información relevante rápidamente en documentos a gran escala y generar respuestas de alta calidad
siendo adecuado para sistemas de preguntas y respuestas
atención al cliente inteligente y sistemas de gestión del conocimiento
entre otros.

En un sistema de preguntas y respuestas
KET-RAG puede recuperar información rápidamente de la base de conocimiento y generar respuestas precisas.
En el contexto de la atención al cliente inteligente
KET-RAG puede recuperar información relevante en función de las preguntas del usuario y generar respuestas.
En un sistema de gestión del conocimiento

1. Instalar dependencias: Usar Poetry para instalar las dependencias del proyecto.
2. Inicializar el proyecto: Ejecutar el comando de inicialización para configurar la estructura de archivos del proyecto.
3. Ajustar las indicaciones: Ajustar las indicaciones mediante el comando `prompt-tune` para optimizar los resultados de la recuperación.
4. Crear el índice: Ejecutar el comando de indexación para crear el grafo de conocimiento y el índice de texto.
5. Generar el contexto y las respuestas: Usar los scripts `create_context.py` y `llm_answer.py` para generar el contexto y las respuestas.

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KET-RAG 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

KET-RAG Tendencia de visitas

KET-RAG Distribución geográfica de las visitas

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KET-RAG Alternativas

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.

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

Formulador de Datos — Herramienta de visualización de datos impulsada por IA

Tabla de Conocimiento — Herramienta de código abierto que simplifica la extracción y exploración de datos estructurados a partir de documentos no estructurados.

Chatea con tus Documentos — Aplicación Python para conversar con documentos en lenguaje natural

Datalore — Herramienta de análisis de datos impulsada por IA

Knowledge Graph RAG — Mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje a gran escala mediante el uso de grafos de conocimiento y redes de documentos.

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

MindGraph — Demostración de concepto de un grafo de conocimiento en constante expansión generado y consultado mediante inteligencia artificial.

NLTK — Kit de herramientas de procesamiento del lenguaje natural en Python

Modelo de incrustación de texto Gemini Embedding — Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto avanzado que proporciona una potente capacidad de comprensión del lenguaje a través de la API de Gemini.

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.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Clon — Clon es un robot humanoide con tecnología revolucionaria de músculos artificiales Myofiber, capaz de caminar de forma natural.

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.

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

ViDoRAG — ViDoRAG es un marco de agentes de razonamiento iterativo dinámico que combina la recuperación de documentos visuales con la generación mejorada.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot es un espacio de trabajo de IA para el sector sanitario que simplifica el flujo de trabajo de la documentación clínica y mejora la eficiencia.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

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.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

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

Extensiones de IA de Raycast — Raycast lanza las Extensiones de IA, que permiten interactuar mediante comandos de lenguaje natural con las aplicaciones de su ordenador y ejecutar tareas.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

tablegpt-agent — Agente preconstruido de TableGPT2 para tareas de preguntas y respuestas basadas en tablas.

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).