KET-RAG

KET-RAG est un framework de génération enrichie par la recherche et intégrant un graphe de connaissances, conçu pour l'indexation efficace de documents et la génération de réponses.

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KET-RAG (Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation) est un puissant framework de génération enrichie par la recherche, intégrant la technologie des graphes de connaissances. Il permet une recherche et une génération de connaissances efficaces grâce à un cadre d'indexation multi-granulaire (tel qu'un squelette de graphe de connaissances et un bigraphe texte-mot clé). Ce framework réduit les coûts d'indexation tout en améliorant considérablement la qualité de la recherche et de la génération, ce qui le rend adapté aux applications RAG à grande échelle. Développé en Python, KET-RAG prend en charge une configuration et une extension flexibles, et convient aux développeurs et chercheurs ayant besoin d'une recherche et d'une génération de connaissances efficaces.

Prend en charge le squelette de graphe de connaissances (SkeletonRAG) pour sélectionner des fragments de texte clés et extraire des connaissances structurées.
Lie efficacement les mots clés aux fragments de texte grâce au bigraphe texte-mot clé (KeywordRAG).
Combine les canaux d'entités et de mots clés pour une recherche efficace et une génération de haute qualité.
Prend en charge l'installation des dépendances via Poetry
facilitant la configuration et la gestion de l'environnement.
Fournit des outils flexibles de construction d'index et de génération de contexte
adaptés à de multiples scénarios d'application.

Ce produit convient aux développeurs
chercheurs et développeurs d'applications d'entreprise ayant besoin d'une recherche et d'une génération de connaissances efficaces. Il permet aux utilisateurs de rechercher rapidement des informations pertinentes dans des documents à grande échelle et de générer des réponses de haute qualité
adapté aux systèmes de questions-réponses
aux services client intelligents et à la gestion des connaissances.

Dans un système de questions-réponses
KET-RAG peut rechercher rapidement dans la base de connaissances et générer des réponses précises.
Dans le cadre d'un service client intelligent
KET-RAG peut rechercher des connaissances pertinentes en fonction des questions des utilisateurs et générer des réponses.
Dans un système de gestion des connaissances

1. Installer les dépendances : utiliser Poetry pour installer les dépendances du projet.
2. Initialiser le projet : exécuter la commande d'initialisation pour configurer la structure des fichiers du projet.
3. Ajuster les invites : utiliser la commande prompt-tune pour ajuster les invites afin d'optimiser les résultats de la recherche.
4. Construire l'index : exécuter la commande d'indexation pour créer le graphe de connaissances et l'index de texte.
5. Générer le contexte et les réponses : utiliser les scripts create_context.py et llm_answer.py pour générer le contexte et les réponses.

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Nombre total de visites mensuelles

474564576

Taux de rebond

36.20%

Nombre moyen de pages par visite

6.1

Durée moyenne de la visite

00:06:34

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KET-RAG Alternatives

KET-RAG — KET-RAG est un framework de génération enrichie par la recherche et intégrant un graphe de connaissances, conçu pour l'indexation efficace de documents et la génération de réponses.

iText2KG — Construction incrémentale de graphes de connaissances à l'aide de grands modèles linguistiques

Data Formulator — Outil de visualisation de données piloté par l'IA

Discutez avec vos documents — Application Python permettant une conversation en langage naturel avec vos documents.

Fact-Finder — Système de question-réponse intelligent basé sur un graphe de connaissances.

Datalore — Outil d'analyse de données piloté par l'IA

Knowledge Graph RAG — Améliore les performances des grands modèles de langage grâce à un graphe de connaissances et un réseau de documents.

Prettygraph — Une interface utilisateur expérimentale pour convertir du texte en graphe de connaissances.

MindGraph — Preuve de concept d'un graphe de connaissances en constante expansion, généré et interrogé par l'intelligence artificielle.

KG_RAG — Cadre de génération améliorée par la recherche basé sur un graphe de connaissances, permettant aux grands modèles de langage de traiter des tâches à forte intensité de connaissances.

NLTK — Boîte à outils de traitement du langage naturel (NLP) en Python

Modèle d'intégration de texte Gemini Embedding — Gemini Embedding est un modèle d'intégration de texte avancé qui fournit des capacités puissantes de compréhension du langage via l'API Gemini.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

语析Yuxi-Know — Système de questions-réponses basé sur un graphe de connaissances et une base de connaissances RAG de grands modèles, prenant en charge l'adaptation de plusieurs grands modèles et le déploiement local.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Clone — Clone est un robot humanoïde doté de la technologie révolutionnaire des muscles artificiels Myofiber, capable de marcher naturellement.

Cliprun — Transformez n'importe quelle page Web en environnement de programmation Python et exécutez du code sans configuration.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot est un espace de travail IA pour le secteur médical qui simplifie les flux de travail de documentation clinique et améliore l'efficacité.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

smallpond — Un framework de traitement de données léger basé sur DuckDB et 3FS

Probly — Une application client de bureau pilotée par l'IA qui combine les fonctionnalités d'un tableur et les capacités d'analyse de données de Python.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

olmOCR — olmOCR est une boîte à outils permettant de linéariser des PDF pour l'entraînement d'ensembles de données de LLM.

Extensions Raycast IA — Raycast lance les Extensions IA, permettant d'interagir avec les applications de votre ordinateur et d'exécuter des tâches via des commandes en langage naturel.

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

tablegpt-agent — Agent pré-construit de TableGPT2 pour les tâches de Q&R basées sur des tableaux.

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

Qwen — Qwen Chat est un outil de chat d'intelligence artificielle basé sur un modèle linguistique avancé, offrant des conversations intelligentes et de multiples fonctionnalités.