Knowledge Graph RAG

Melhora o desempenho de modelos de linguagem grandes utilizando grafos de conhecimento e redes de documentos.

Produto ComumProgramaçãoGrafos de ConhecimentoRedes de Documentos

Knowledge Graph RAG é uma biblioteca Python de código aberto que aprimora o desempenho de modelos de linguagem grandes (LLM) através da criação de grafos de conhecimento e redes de documentos. Esta biblioteca permite que os usuários busquem e relacionem informações por meio de estruturas de grafos, fornecendo um contexto mais rico para os modelos de linguagem. Sua principal aplicação está na área de processamento de linguagem natural, particularmente em tarefas de recuperação de documentos e extração de informações.

Criação automatizada de grafos de conhecimento e redes de documentos
Busca de entidades de conhecimento ou documentos interconectados por meio da estrutura do grafo
Criação de grafos de documentos usando o algoritmo tf-idf
Suporte à busca de nós vizinhos e documentos similares
Interface Python
facilitando a integração e extensão
Suporte à customização de atributos de nós e arestas do grafo
Adequado para aprimorar a capacidade de compreensão de contexto de modelos de linguagem grandes

O público-alvo principal são cientistas de dados
engenheiros de processamento de linguagem natural e pesquisadores que precisam processar grandes quantidades de dados textuais e extrair informações úteis. O Knowledge Graph RAG pode ajudá-los a construir redes de informações textuais estruturadas
aumentando assim a eficiência da recuperação e processamento de informações.

Em pesquisa acadêmica
utilize o Knowledge Graph RAG para construir um grafo de conhecimento de um domínio específico
auxiliando na revisão de literatura e na integração de informações.
Empresas podem utilizar este modelo para análise de mercado
conectando informações sobre concorrentes por meio de uma rede de documentos

1. Instale a biblioteca Knowledge Graph RAG: use o comando pip para instalação.
2. Crie um grafo de conhecimento ou um grafo de documentos: defina a estrutura do grafo e os atributos dos nós de acordo com suas necessidades.
3. Busque entidades ou documentos no grafo de conhecimento: use a função de busca do grafo para encontrar informações relevantes.
4. Utilize a estrutura do grafo para aprimorar o modelo de linguagem: integre as informações do grafo à entrada do modelo para melhorar seu desempenho.
5. Personalize nós e arestas do grafo: ajuste a estrutura do grafo de acordo com necessidades específicas.

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Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

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Knowledge Graph RAG Alternativas

Knowledge Graph RAG — Melhora o desempenho de modelos de linguagem grandes utilizando grafos de conhecimento e redes de documentos.

kg-gen — Ferramenta de IA que extrai grafos de conhecimento de qualquer texto.

StoryWeaver — Modelo de mundo unificado para a personalização de personagens de histórias com aumento de conhecimento

Tabela de Conhecimento — Ferramenta de código aberto que simplifica a extração e exploração de dados estruturados a partir de documentos não estruturados.

RAG-Retrieval — Estrutura unificada e eficiente para ajuste fino e inferência de recuperação RAG

GraphRAG — Sistema ponta a ponta que combina extração de texto, análise de rede e prompts e resumos de modelos de linguagem grandes.

Docker GenAI Stack — Solução da Docker para desenvolvimento de aplicativos de inteligência artificial

Modelo de Incorporação de Texto Gemini Embedding — Gemini Embedding é um modelo de incorporação de texto avançado que fornece poderosas habilidades de compreensão de linguagem por meio da API Gemini.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Clone — Clone é um robô humanoide com tecnologia de músculos artificiais revolucionária Myofiber, capaz de caminhar naturalmente.

ViDoRAG — ViDoRAG é uma estrutura de agente de raciocínio iterativo dinâmico que combina recuperação de documentos visuais com geração aprimorada.

Microsoft Dragon Copilot — O Microsoft Dragon Copilot é um espaço de trabalho de IA para o setor de saúde que simplifica o fluxo de trabalho de documentação clínica e aumenta a eficiência.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

olmOCR — O olmOCR é um pacote de ferramentas para linearizar PDFs para treinamento de conjuntos de dados de LLMs.

Extensões de IA do Raycast — O Raycast lança o AI Extensions, permitindo que você converse e execute tarefas em aplicativos de computador por meio de comandos em linguagem natural.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.

tablegpt-agent — Agente pré-construído do TableGPT2 para tarefas de perguntas e respostas baseadas em tabelas.

bRAG-langchain — Um projeto de código aberto para construir aplicativos de Geração Aumentada por Busca (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

Qwen — Qwen Chat é uma ferramenta de bate-papo de inteligência artificial baseada em um modelo de linguagem avançado, oferecendo conversas inteligentes e diversas funcionalidades.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B é um modelo de especialista misto de 16B parâmetros treinado com o otimizador Muon, projetado para geração de linguagem eficiente.

Moonlight — Moonlight é um modelo de especialista misto com 16 bilhões de parâmetros, treinado com o otimizador Muon, apresentando desempenho excepcional.

Kie.ai — Integre as APIs DeepSeek R1 e V3 no Kie.ai, oferecendo soluções de IA seguras e escaláveis.

hallucination-leaderboard — Um ranking que compara a taxa de alucinação de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao resumir documentos curtos.

KET-RAG — KET-RAG é uma estrutura de geração aprimorada por recuperação de informações combinada com um grafo de conhecimento, utilizada para indexação eficiente de documentos e geração de respostas.

Kreuzberg — Uma biblioteca Python que suporta a extração de texto de vários formatos, incluindo PDF, imagens e documentos de escritório.